基于单视图稀疏点的汽车三维模型重建

基于深度学习的图像识别模型训练需要大量数据,而不同角度的汽车视图数据难以在短时间内收集,为此提出一种利用单视图稀疏点的汽车三维模型重建方法,依靠少量数据也能得到精确的结果。创建了包含3 000多张不同汽车品牌的多视角二维汽车图形数据集,并在TensorFlow框架下搭建了基于MobileNet V2网络和迁移学习的汽车视图角度识别系统,其结果能够进一步用于快速的模型匹配及重建;根据创建的汽车三维线框模型库以及二维关键点和三维模型的映射关系,利用带约束的最小二乘法求出模型库中不同模型对于重建的贡献量系数,直接由二维图片上稀疏的25个关键点生成三维模型。误差分析结果显示,重建的三维车身模型具有较高精度。     

基于线框图的三维实体重构算法

通常情况下Wire-frame(线框图）不能唯一描述3D object。本文给出1种基于Wire-frame的3D object重构求解算法。该算法获得唯一解时，则表明Wire-frame对应唯一的3D object；多个解时，则给出所有的可行解。     

单文档窗口分割视图和普通视图的切换

本文介绍了利用VISUAL C 6.0编制含有分割视图和普通视图的基于单文档的多视图界面,以及视图之间的视图切换的方法。实现了在一个单文档框架中包含分割视图和普通视图,视图切换方便简单,满足了在一个程序中同时用分割视图和普通视图来显示数据,并用一个实例来详细说明编制的过程。     

基于正交消影点的摄像机标定方法

利用3个正交方向的消影点在图像平面上提供的几何关系,首先计算出主点坐标,然后根据正交方向上的消影点与消影线对绝对二次曲线的像的约束方程,计算出其余参数;方法原理简单,只需要一幅图像就可实现摄像机内参数的求解;结果表明,方法具有较高的精度和较好的稳定性。     

单幅图像重构中的灭点计算

从射影几何的角度,提出了一种灭点计算方法,即将齐次坐标的向量运算特性应用到交点拟合中,利用最小二乘法整体平差,较精确地提取空间平行线在平面透视图中的交点。给出了两组实验结果,一组为标准测量块,另一组为大型建筑物。实验结果表明,此方法数据稳定,耗时少,可以作为交点拟合的理想算法。     

基于三正交消影点的摄像机标定方法及实验

利用2个非平行的长方体作为标定模版,采用Hough变换检测出图像中长方体的棱,然后计算出2组三正交方向上的消影点,再根据消影点与摄像机内参数的约束方程求出摄像机内参数.该方法原理简单,只需要一幅图像就可实现摄像机内参数的求解.实验结果表明,该方法有较高的精度和稳定性.     

基于三维模型直接生成二维视图的方法研究

对Auto CAD中由三维模型生成二维视图,从三个方面进行了阐述,概要地阐述了在第一角生成基本视图及轴测视图的要点;很好地解决了生成剖视图中剖面线存在的问题及视图之间的对齐方式等难点问题。对几种生成视图命令进行了分析比较,找出最佳方法。为工程技术人员从三维模型快速方便地生成各种二维视图,从而将模型输出为标准的工程图纸提供了依据,可大大提高设计效率。     

基于分层实现的三维场景重构技术研究

三维场景重构的实现具有广阔的应用前景,给出了在无人干预情况下分层实现三维场景重构的实现方式及其关键算法,研究讨论了实现此关键算法,射影重构及实现欧氏重构的基于绝对对偶二次曲面的自标定算法的特点,并讨论了其适用的情况及算法所存在的缺点,研究了算法可能存在的改进方向.     

基于边缘检测的深度图与单视图配准算法

为解决由单视点图像和相关深度数据所创建的立体图像部分存在的重影问题,提出基于边缘检测的深度图与单视图配准算法.对单视图和深度图进行边缘检测得到各自的边界后,以单视图的边界为基准,配准深度图的边界及其邻域的深度数据.实验结果表明,该算法与已有的算法相比,匹配质量明显提高,使在立体图像中的重影现象得到了缓解.     

密集点模式的三维场景重构技术概述

阐述点模式图形学的发展现状,介绍点模式三维场景重构所需的数据处理和场景显示两个关键技术.     

冠状动脉树三维重建方法

为定量分析狭窄血管的长度和选取最佳造影角度，以指导冠心病的介入性治疗，研究了基于两幅冠脉造影图像重建三维冠状动脉树的两种理论方法，即根据透视成像原理推导三维坐标的“最小二乘解”及根据两条异面直线间公垂线的几何性质推导三维坐标的“几何解”，比较了这两种重建方法的目标函数，同时讨论了三维重建误差的两种评价方法3D重建误差和2D重建误差，最后利用两幅不同角度的单面冠脉造影图像成功实现了冠状动脉树的三维重建，重建误差统计证明了该三维重建方法的正确性。     

用OpenGL实现CT图像三维重建系统的设计

在二维图像中提取三维信息研究的基础上,介绍了用OpenGL开发工具对人体CT图像进行三维重构,为CT图像从二维到三维的立体还原理显提供了一种高效率,高质量和高性能的解决方法,其效果十分显著,并研究了坐标转换,旋转及投影等功能实现的方法,为都助医生精确定位病变物体提供强了强有力的依据。     

基于投影器-数码相机的物体三维重建

针对三维重建在计算机视觉和近景摄影测量目标物体纹理缺乏的特点,在传统用数码相机摄取影像数据的基础上,引入了投影器设备,构成投影器-数码相机系统。该系统可使投影器能够人为地给物体表面添加纹理特征,这些纹理特征清晰稳定、相对容易提取和匹配;利用投影器虚拟影像和数码相机拍摄的带有投影纹理特征的物体影像构成立体像对,可通过空间前方交会的方法解算纹理特征的空间坐标;连接相邻的空间纹理特征点,可形成物体三维立体模型。实验及其结果证明了基于投影器-数码相机系统的物体三维重建的有效性和实用性。     

结构光三维曲面重构

提出了一种基于结构光三维视觉的曲面重构方法。探讨了摄像机的标定、光平面的标定。并利用经物体表面调制过的结构光条纹作为物体三维信息传递工具,以CCD摄像机作为图像获取器件,通过计算机软件处理,对调制过的光栅条纹进行分析解码。最后通过已标定的系统获取物体的三维曲面数据。     

基于RGB-D的室内场景实时三维重建算法

针对基于视觉的室内场景三维重建过程中存在三维点云匹配不准确、过程耗时和深度信息部分缺失的问题,提出一种带有深度约束和局部近邻约束的基于RGB-D的室内场景实时三维重建算法.该算法首先利用RGB-D相机采集到的RGB图像做哈里斯角点检测,再用SURF特征点描述方法对检测到的特征点生成64维特征描述子.接着利用特征点集合的深度信息和局部近邻特征点信息作为约束,初步筛选出相邻帧间正确的匹配点对,再结合随机抽样一致性(RANSAC)算法去除外点,以此得到相机的姿态估计.最后利用RGB-D的深度图像,在图优化方法(g2o)的基础上生成三维点云,实现室内场景的三维重建.实验中,RGB-D摄像头装载在自主移动导航的小车上,实时重构的三维场景验证了所提算法的可行性和准确性.     

用于面部虚拟整形的三维人脸重建系统设计

为解决面部整形手术成功率低的问题,设计了用于面部虚拟整形的三维面部重建系统。该系统首先利用高精度深度相机采集人脸多角度深度图像,将每幅深度图像分别转换为对应点云模型并进行去噪预处理。接着,将正面点云和侧面点云进行粗匹配实现点云拼接,并提出一种改进的精配准算法进行精配准,得到目标人脸三维点云模型。对点云模型网格化处理后,提出一种基于半边结构的细分算法来提高重建模形精度,最后完成贴图即可构建人脸模型。为了验证所设计系统的重建精度,设计了对比实验。结果表明:系统重构人脸与其他重建系统相比,提高了人脸精度,且与真实人脸间差距小于2 mm,可以将其应用于面部虚拟整形,从而对专业医师提供术前指导,提高手术成功率。     

基于二维正投影图三维重建的递归算法

模拟人脑读图中的形体分析法的叠加原理 ,给出三维重建的一种递归算法 .输入初始三视图 ,从中识别出一个简单子块 ,重建这个子块 ,设想从所求形体中切去该子块 ,即将重建过的视图立刻擦除 ,算出剩余形体的三视图 ,并作为新的初始三视图 ,再接受递归算法模块处理 ,如此循环 ,直到投影图信息量为零 .这种算法具有如下特点 :①将自顶向下法和自底向上法有机地结合 ;②在使用自底向上法时仅对三视图作局部计算 ;③使用过的视图信息及时消除 ,避免重复计算 ,效率高 ;④可以解决多解问题 .在使用优先原则时 ,可消去虚伪解 .     

基于轮廓线的任意形体三维重建

由二维灰度图像恢复形体的三维形状已经成为计算机视觉领域的一个研究热点.对该问题进行了深入的研究,提出了一种基于单幅图像,利用轮廓线进行形体三维重构的方法.该方法从一幅二维灰度图像的断层剖面中使用行扫描线法提取带有孔洞的轮廓线,并且根据一定的准则对其进行分层处理,采用曲率法对各相邻层轮廓线中的分层轮廓线进行匹配,结合最小对角线优化策略完成三角面片拼接,最终实现任意形体表面的三维重建.实验证明,该方法可以根据形体的二维灰度图像方便有效地重建出其三维形状.