基于图像的三维高光物体双向反射分布函数测量

提出了基于图像的三维高光物体双向反射分布函数测量方法.其主要思想是首先使用高光检测算法自动把图像中的点归为两类:纯漫反射点和需要分离反射属性的点;然后使用高光分离算法计算第二类点的高光分量与漫反射分量;最后用分离结果分别恢复反射模型中的高光参数与漫反射参数.在三维高光物体上进行了实验,并与直接使用测量数据恢复模型参数的方法进行对比,结果表明该方法能够更好地对三维高光物体的BRDF进行测量.     

平面轮廓线之间的分块三角划分算法

从三维空间点集通过三角划分重建三维表面的方法在实际应用中涉及到的数据量常常很大 ,因此对算法的计算速度有较高的要求。基于三维重建中物体截面轮廓边缘序列中相邻轮廓基本相似的事实 ,提出了一种物体截面轮廓线点集之间的三角划分的快速算法。该算法首先寻找轮廓线的控制点 ,对每两条相邻轮廓线的控制点进行配对 ,其次将这样两条轮廓线之间的三角划分的任务分配在多个小的曲线段对之间进行 ,并且由于事先的控制点匹配 ,在每个小的区域中就能够进行简单快速的三角划分。理论分析和实验表明 ,本算法与常规的全局优化算法相比在视觉效果上基本一致 ,在计算时间上却要少得多 ,说明本算法的有效性     

基于未标定图像序列的稠密重建算法

提出一种基于未标定图像序列的稠密重建算法.算法首先利用SIFT特征点对应估计基本矩阵,同时计算图像匹配视差参考值.然后利用由基本矩阵计算得到的对极关系对图像进行平行极线修正,结合视差参考值对经过rank变换后的图像进行稠密匹配.最后自标定照相机,优化对应点的2D-3D投影关系,重建场景三维结构.实验结果表明,本算法能够对有效图像(考虑宽基线引起的大视差情况)80%以上的像素实现准确的匹配,重建出稠密的三维空间点云.     

曲面轮廓矩不变量及其应用

传统三维矩不变量的计算方法基于区域特征,计算量较大.将基于区域的三维矩不变量计算转化到三维物体曲面轮廓上,构造了一种的新的曲面轮廓矩不变量.此不变量减小了计算复杂度,不仅具有平移、尺度和旋转不变性,而且独立于三维物体本身的颜色和灰度级.仿真实验表明,基于曲面轮廓矩不变量的识别算法对于三维目标具有良好的识别率,减小了计算复杂度.另外,对这种矩不变量在基于颜色、灰度等识别场合的应用做了推广.     

基于DEM的三维交互性地球实现方法研究

地球的三维可视化是三维GIS研究领域的一个热点，本文给出了基于全球DEM数据的地球三维可视化的实现方法，在此基础上，本文分别讨论了适合于与球形物体进行交互式操作的基本方法。采用四元数的方法解决地球的任意旋转问题；采用一种弦弧映射的近似方法实现在球面上任意两点间的漫游 ；采用OpenGL提供的特殊函数，结合数据库技术实现三维图形与物体属性之间的双向查询。实践表明，这些方法能够获得较好的视觉效果，并可在一定精度范围内对三维地球进行一般的交互性操作。     

基于无人机遥感影像的三维战场构建技术研究

针对三维战场环境快速构建需求,提出了一种基于无人机遥感影像全自动构建三维战场环境的技术方法.利用无人机快速获取预定区域的遥感影像,基于运动与结构的方法完成场景的稀疏重建和影像标定,使用多视立体匹配算法重建场景的稠密点云,对点云进行曲面拟合和纹理映射生成三维战场数字模型.实验结果表明,提出的方法能够快速构建作战区域的三维场景,有效提高三维建模的效率,在地形分析、情报侦察、作战评估等方面有着重要意义.     

爬壁机器人路径规划研究

研究爬壁机器人在三维工作环境中的全局路径规划.给出了一种基于人工神经网络结构能量函数的路径规划算法.可根据机器人吸附物体的形状设定各边界面对应的不等的模拟退火初始温度;并且可根据路径点位于物体内部与否的不同位置采用不同的运动方程.仿真结果表明,该算法可规划出最短的可行路径,为提高爬壁机器人的实用性,提供了一种有效的路径规划算法.     

基于半规则纹理的三维表面流场可视化方法研究

针对基于点噪声的流场可视化不够形象的缺点,提出一种更直观的基于半规则纹理的三维表面流场可视化方法。首先,利用Mesh quilting技术在三维物体表面建立网格结构,并以组成网格结构的三角形作为基本模型,匹配样本纹理,形成第一帧纹理;随着流体的流动,角点的移动形成了新的网格结构,并对变形后的网格重新映射形成新一帧纹理图;最后,各帧纹理相连形成了一帧帧连续的流场动画。匹配过程中,为提高效率并保持帧之间的连续性,提出了最优纹理集加速匹配。实验表明,该方法可以获得较好的可视化效果。     

基于ICP算法的非合作目标特征点云配准优化

针对视觉测量中非合作目标无法提供合作信息从而引起的位姿测量问题,采用ICP(Iterative Closest Point)算法配准不同时刻获取的点云降采样数据来完成目标的相对位姿测量。利用运动恢复结构算法获取了目标当前时刻的点云数据并比较了基于阈值匹配与光流匹配的特征点匹配算法,利用三角测量法对提取到的特征点进行重建,同时将点云数据进行降采样处理,根据降采样后的点云数据计算出不同时刻目标的相对位姿关系。实验表明当物体发生旋转运动时,对降采样数据利用ICP算法计算得到的目标绕坐标轴旋转角度最大误差不超过0.11º。     

一种基于运动目标ISAR像序列的三维重构方法

为解决运动信息未知的雷达目标三维重构问题,提出了一种基于目标逆合成孔径雷达(ISAR)图像序列的矩阵分解三维重构法.基于ISAR成像的基本原理,将ISAR成像过程公式化,推导出SAR成像投影矩阵方程式,给出了关联后的二维图像序列中散射点坐标与原目标散射点的三维位置的几何投影关系;利用矩阵因式分解的方法,从观测矩阵中分解出三维位置矩阵,实现重构;最后,以三维平底圆锥体为模拟目标,仿真验证了该算法的可行性,结果表明用于重构的图像帧数越多、图像信噪比越高,重构性能越好.     

基于立体视觉的三维曲面测量关键技术研究

利用立体视觉测量曲面有三个难点一是摄像机标定,建立图像点与空间点的映射关系;二是立体匹配,在左右图像上寻找对应点;三是测量大型物体时,需要拼接图像.首先根据人眼感知事物的原理,利用神经网络拟合图像点与空间点的映射关系,避开直接对摄像机标定;接着以光栅投影曲线为特征,利用小波边缘检测和搜索式无监督聚类,结合视觉几何不变性,实现亚像素级的立体精匹配;最后采用小波多尺度多非分辨率的特性,拼接图像,融合数据,实现曲面全方位测量,且测量精度在0.5mm/m以内.     

用未定标相机构造三维模型

我们提出了一种新的基于图象的造型方法。与传统的需要精确定标的体积建模方法不同,这种方法只需要弱定标。这种方法有三步,首先是灭点进行摄像机定标,然后用空间雕刻算法得到三维模型,最后用视点相关的合成方法改善结果。     

融合视惯传感数据的非接触式物体尺寸获取方法

从视觉数据和惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)数据各自的特点出发,利用计算机视觉三维重建技术从视觉数据中恢复视觉传感器的六维位姿信息,分析计算惯性测量数据和视觉位姿数据的时空关系,实现融合视惯传感数据的场景重建及尺度估计,进而获取待测对象的绝对物理尺寸数据。上述方法在实验数据上取得了相对误差约为3%的非接触式物体尺寸估计结果,由于该方法无需在待测场景中嵌入额外标定物或辅助定位装置,具有较好的灵活性和适用范围。     

从未标定图像恢复建筑物三维模型

利用建筑物中常见的平行直线和正交直线等特点,通过绝对二次曲线和消失点等射影几何量的计算,可以从未标定图像序列中恢复摄像机的内参数,然后恢复摄像机的方向和位置,同时恢复建筑物的三维欧氏几何模型(相差一个尺度因子)。此方法不需要摄像机预先标定,也不需要摄像机内参数保持不变。     

裂隙灯显微图像角膜的快速、自动三维重建

角膜病变大都与角膜的几何形状的改变密切相关,快速自动的显示角膜三维形状对角膜疾病的诊治具有重要意义。提出了一种基于裂隙灯显微图像的快速、自动的角膜分割、重建方法。基于蓝色分量水平投影累积量实现了角膜快速定位。采用颜色聚类分割出角膜部分。利用一种基于曲线拟合思想的方法去除大目标周围小噪声。对于病变严重的角膜我们采用面积最大的方法识别角膜,去除噪声。采用三次样条曲线插值角膜的内外表面。在基于模型的配准中,利用角膜的对称性,设计了配准模型。实现了面绘制的角膜重建。提出方法不需要人工交互,重建速度快。重建效果较好。     

Scale invariant features extraction for stereo vision

Stable local feature detection is a fundamental component of many stereo vision problems such as 3-D reconstruction, object localization, and object tracking. A robust method for extracting scale-invariant feature points is presented. First, the Harris corners in three-level pyramid are extracted. Then, the points detected at the highest level of the pyramid are correctly propagated to the lower level by pyramid based scale invariant (PBSI) method. The corners detected repeatedly in different levels are chosen as final feature points. Finally, the characteristic scale is obtained based on maximum entropy method. The experimental results show that the algorithm has low computation cost, strong antinoise capability, and excellent performance in the presence of significant scale changes.     

一种新颖的网格综合优化算法

用三角网格逼近三维扫描所得散乱点集,实现曲面重构,是一种得到广泛应用的技术。为了提高网格对物体表面的逼近精度,需要对网格进行优化。提出一种新颖的网格综合优化算法,将基于SOM的网格优化模型和节点分裂算法有机结合,使网格中顶点的分布更符合散乱点数据的空间分布,使网格更好地逼近数据点集,还通过分裂大度数顶点来改善网格的拓扑关系,使其更好地反映原始数据点集的拓扑特征,也使得网格更加平滑。试验结果表明,该算法取得的网格优化效果良好。     

基于图像的脸部模型调整及表情动画技术研究

采用一种基于图像的三维人脸模型主动调整方法,实现了三维特定人脸模型的真实感重建和表情动画生成。通过特定人脸的正面和正侧面图像上的93个人脸表情特征点,采用整体调整及基于径向基函数插值的局部调整方法对通用三维人脸模型进行几何调整,并利用变形拼接及多分辨率图像融合技术生成无缝的人脸纹理镶嵌图,实现具有真实感的三维特定人脸模型重建。改进了人脸肌肉物理模型并结合弹性约束模型,避免了在表情动画处理中由于肌肉收缩力过大导致网格三角片毁坏而破坏人脸的拓扑结构问题,其局部网格动态细分策略,使生成的表情动画更加细腻。     

水平集方法中窄带构造技术

提出了距离模板方法并从时间复杂度、窄带宽度以及零水平集点数对窄带生成的影响等方面与快进方法、快速扫描方法进行了比较;在分析快进方法的基础上,给出了一种窄带构造算法;改进了全局快速扫描算法,以用于生成窄带。2D图像分割与3D表面重建的仿真实验表明,距离模板方法能够较快地分割图像;快进和快速扫描方法适合于表面重建等3D应用。     

基于物体关系描述的单目语义SLAM方法

外界环境的语义感知和自身位置的准确估计是移动机器人自主导航和作业的关键。提出了一种基于单目相机的语义SLAM(simultaneous localization and mapping)方法,在轨迹估计的同时完成三维目标检测。提取物体自身语义、尺寸、颜色分布及其邻域拓扑结构等多元信息作为描述子,实现帧间物体的准确关联。在后端对相机位姿、地图点和物体路标进行联合优化,并自适应调整代价函数中各误差项的权重系数,以提高各状态变量的估计精度和鲁棒性。实验结果表明,所提出的算法在地图构建方面具有较高的精度。