基于深度学习的三维模型重构研究

由单个图像建立其三维模型是计算机视觉领域的一个热门且具有挑战性的问题.现有的传统单视图三维重构算法在处理低分辨率图像时效果不好,在训练中由于三维图形的高维性,使网络也变得高度不稳定,导致模型重构效果差.针对传统三维重构算法存在的缺点,提出一种基于深度学习网络的改进模型,在模型中加入超分辨率、投影、对抗生成网络(gene...     

基于SFS方法的单幅图像三维重构技术研究

本文在对传统SFS方法进行深入研究的基础上,针对传统SFS方法三维重构固有的局限性,将图像的轮廓提取方法与传统的SFS方法结合,提出了一种简单而方便的数学模型,并通过该模型引导出一种实用的三维重建算法,此算法在实际应用中表现出很好的效果。     

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.     

以多幅图像非几何约束线段匹配重建建筑物外立面三维线段模型

针对建筑物外立面三维线段模型重建的现有算法中存在多幅图像线段匹配需要提前获知对极几何约束,以及三维线段重建的过程会因为输入误差的累积而受到影响等问题,提出了一种以非几何约束重建三维线段模型的算法。该算法在多幅图像的线段匹配过程中以点线相结合的高稳定性双视图线段匹配算法为基础,通过匹配线段间的传递性形成匹配线段组,再剔除不相容匹配并合并相容匹配,最终得到准确的匹配线段结果。三维线段重建采用分段重建的方式得到每一个匹配线段组对应的三维线段,再经过对线段长度和角度的约束,剔除不构成建筑物外立面框架的空间线段,最终构成建筑物外立面的三维线段结构。实验结果表明,该算法可以有效重建出建筑物外立面的整体框架。     

基于多幅未标定图像的三维度量重构

提出了一种基于多幅未标定图像,恢复场景三维几何的优化矩阵分解算法,该算法先通过迭代逼近得到射影重构,然后通过估计绝对二次曲面,将射影重构更新到度量重构。采用真实图像测试,获得好的实验结果,说明该方法简单易用。     

医学图像处理中三维模型的快速重构与简化

通过分析Mcrching cube与Triangle decimation算法的特点，并结合医学图像中常见的断层数据（例如，CT，MRI）的实际情况，提出了加快三维重建与组织和模型简化的相应方法，并在约减的同时生成了一个多分辨率模型。该方法对于基于断层数据的三信快速重建与约减工作具有通用性，在微机平台上实现该算法的效果良好。     

超高压电子显微镜三维图像重构的方法与初步结果

建立了超高压电镜三维图像重构的方法与系统,首次在２ＭＶ加速电压下进行了从获得二维电镜像到三维重构尝试。通过图像校下在敢单轴放置试样夹中因试样高度变化引起的放大倍数和像转为动的问题;提出了利用投影像的镝像对称关系来确定倾斜轴方向以及计算倾斜角度上相邻两个投影像间的差来进行平移校直的方法,大肠杆菌试样重构的实验结果表明,超高压电镜三维图像重构技术能够有效地再现厚试样的内部构造,在生物学和材料科学等领域     

基于Z-buffer的深度图像三维滤波方法

采用对深度图像自适应分层滤波方法，提出三维掩模的概念，基于Z－buffer把深度图像分解成若干个不相交的子图像，通过对子图像的滤波与合成，降低算法的复杂度，并使滤波后的误差控制在给定范围内，为计算机渲染算法提供了一种新的后期处理途径，并可应用于景深与运动模糊的模拟．     

基于彩色伪随机编码单幅图像的三维欧氏重构

文章针对机器视觉中彩色伪随机序列编码与灵活的预标定三维重构技术,研究了基于单幅编码图像的三维欧氏重构系统集成。先对CCD相机采集的编码图像进行必要的预处理,接着对其进行特征点检测与匹配,结合预先标定的LCD投影仪参数,利用层次化的三维欧氏重构理论,即可根据单幅图像恢复该三维场景的三维坐标数据,重构三维场景的三维形貌。     

基于岩石铸体薄片图像的数字岩心三维重构

由于岩心三维重构的CT扫描方法成本高昂,提出一个基于光学显微镜下铸体薄片图像的数字岩心三维重构方法。研究对采集的铸体薄片图像进行图像处理获得重构的训练图像模板,再应用多点地质统计学进行图像模板特征提取与数字岩心三维重构。实验采用鄂尔多斯盆地苏里格地区的若干岩心样本进行效果测试,结果表现为三维重构后的数字岩心孔径尺寸分布与真实值趋势相同,孔隙度的相对误差均在8%以内。上述研究内容表明基于岩石铸体薄片图像进行数字岩心的三维重构是有效的。     

自适应直接取样岩心三维重建算法

由于直接取样算法在重建过程中引入了多个需要手动调节的参数,使其在实际运用中具有一定的难度.针对这一问题,提出了一种自适应直接取样岩心三维重建算法.首先,使用三级网格对图像进行逐级重建;其次,使用高斯加权来提高模式匹配的准确性;然后,根据待匹配数据事件的条件数据点自适应的选择模式搜索范围,将距离最小模式的中心点赋给待模拟点;最后,使用算法与传统直接取样算法分别对多张储集层岩心图像进行三维重建.通过比较重建结果与真实结构在统计分布、孔隙结构上的差异,证明了算法的有效性.     

基于图像的3D场景重建

给出了用DSP实现基于图像的3D场景重建的方法和步骤.3D场景重建主要由摄像机标定、图像采集和基于图像的重建3个部分组成.在摄像机标定中,使用摄像机作为测量装置来确定它的内部和外部参数,比对摄像机直接进行测量更为方便;利用摄像机、SEED-VPM642实时图像处理应用平台和PC机构成的系统进行图像采集,DSP芯片与PC机的图像传输采用PCI通信实现;采用体素着色(Voxel Coloring)方法实现3D场景重建,使现实物体在计算机虚拟世界中得以重现.     

基于数码相机图像的三维重构

针对传统三维坐标测量方法的局限性,提出了利用数码相机对物体进行三维重构,达到对物体进行非接触测量的目的．采用标准图像法对数码相机内部和外部参数分别标定,与传统的相机标定相比,简化了求解的复杂性．基于同一物体的两幅图像,给出了其三维重建理论和算法．并举例说明了三维重构的具体实现步骤和方法．     

原木CT图像3D重建及其虚拟加工技术研究

将科学计算可视化技术应用于原木CT图像的3D重建中,实现了一个具有用户交互切削、虚拟加工功能的系统Wood3D。使用该系统可以在计算机屏幕上虚拟切割出复杂形状的木产品,并通过阈值选取,实现对原木中缺陷图像的分割。通过进一步对缺陷3D立体化显示,使用户对缺陷的大小和分布有最直观的了解,进而选择最佳的切割方案。     

多视图几何轻量级三维重建算法

针对现有深度学习三维重建网络内存消耗严重、效率低下的问题,提出了高效的多视图几何三维重建网络(high efficiency multi-view stereo network,H-MVSNet)模型,将原始图片序列和预测的粗略深度图融合,进一步提高最终深度图的质量;构建轻量级的特征提取模块和正则化模块,减少提取冗余度;采用由粗到精的策略,建立高效的深度图细化模块,减少计算量。实验表明,H-MVSNet模型在DTU数据集中的精度误差可达0.327mm,计算一张分辨率为640×480的深度图仅需0.44s,内存消耗可低至2.46GB,显著提高了三维重建的精度和准确度。     

非接触式三维重建技术综述

三维重建是获得物体三维信息的技术,是计算机视觉和计算机图形学领域的研究热点,广泛应用在机器人视觉导航、工业制造、医学等领域,具有较高的研究价值。目前,三维重建技术的方法众多,三维重建的外界环境、使用设备和物体的几何形状等因素都会对三维重建效果的准确性、稳定性产生一定的影响。通过分析原理,对主动式三维重建的飞行时间法、光栅重建、结构光重建和被动式三维重建的单目、双目、多目重建等非接触式三维重建技术进行了分析。     

血管三维图像重建的数学方法

使用MATLAB读出血管切片图的数据，算出其半径及中轴线方程，建立了血管曲面的参数方程，实现了图形的三维重建。     

计算机三维重建技术发展与应用

叙述了国内外三维重建的发展状况及三维重建研究的重要意义。提出了利用三维重建技术建立专家系统 ,对工程图二个视图的识别与匹配实现智能识图 ,重建三维模型 ,通过判断反馈系统 ,实现人机交互 ,是一种比较理想的ICAI系统。     

在Windows环境中实现医学图像三维重建

为了使医学图像的三维重建既有较快的速度 ,又有很好的质量 ,针对传统的轮廓拼接算法的不足 ,提出一种独特的轮廓拼接算法 .介绍在微机上应用OpenGL实现三维交互显示 ,并将该算法应用于从一组心脏轮廓线重建其三维表面 .结果表明 ,该算法具有快速、适用于非凸轮廓、生成的表面合理等优点