一个基于多视图立体视觉的三维重建方法

研究了基于多视图立体视觉的三维重建方法.给定一组待重建物体的图像,利用传统的立体视觉技术计算每幅图像的深度信息;然后设计一个基于体素划分的模型融合方法,将图像的深度信息融合为一个完整的三维初始模型;随后,对初始模型进行全局的迭代优化,输出最终的重建模型.在构造体素网络图时,充分利用图像一致性度量建立体素之间的连接关系;在对模型迭代优化时,结合图像一致性度量和网格的光顺性准则.该方法能很好地处理纹理缺失的区域,获得完整的三维模型.实验结果证明:该方法能够重建高质量完整的三维模型.     

三维地震数据体编码压缩

三维地震数据体是反映地下地质构造的三维数字图象。本文提出一个三维地震数据体编码压缩的方法。该方法便于访问和显示三维地震数据体任意方向的剖面。该方法也适应对其它类型的三维数字图象,如各种医用、工业用的三维 CT 图象的压缩。     

离散光线跟踪在石油地质构造立体显示中的应用

离散光线跟踪是一种三维物体快速显示算法，它由三维物体体素化和光线跟踪绘制两部分组成．本文讨论了此种算法的原理及其在石油地质构造立体显示中的应用．实验结果表明，在相同的软硬件环境下，应用离散光线跟踪算法生成三维石油地质构造图象的速度比传统的光线跟踪算法快几十倍，而且这种方法可以灵活方便地改变光源特性，光照特性和视角参数，生成的图象有良好逼真的视觉效果．     

超稠油水平井区三维地质随机建模研究

针对辽河油田杜８４区块兴隆台油层兴６组超稠油开发试验区近源水下扇沉积的地质特点，研究了本区储层地质概念模型和油层分布特征及原油富集的控制因素，利用随机模拟方法建立了水平井区储层参数定量三维地质模型。利用该模型可以准确地研究砂体的纵、横向分布规律及边通性、储层物性的空间分布规律、储层内部的非均质性，并能提供可靠的定量数据。同时，利用三维地质模型还可以准确地模拟稠油泄油的方向与通道，从而有效地指导油田     

基于体数据变形的自适应移动立方体算法的研究

 移动立方体（Marching Cubes）算法是一种经典的三维重建方法,但是对采样稀疏的体数据进行重建时,不能满足所需的精确度要求。提出了一种基于体数据变形的自适应移动立方体算法。该算法通过自适应地改变体素顶点的位置,使得体素包含更多的图像信息从而使体素内的三角面片更加逼近等值面;同时,采用了区域增长策略对体数据进行分割从而避免了对整个体素空间的运算;对算法的并行优化提升了算法的三维重建效率。实验证明使用该算法对稀疏体数据进行三维重建,提高了重建的精确度,并且保证了重建的实时性与交互性。     

用多层前馈网络进行三维储层参数反演的方法

地震反演的主要任务是依据地震资料并综合利用地质、测井等资料得到地下地层的详细信息。三维地震反演需要处理庞大的地震数据体，同时在反演过程中既要考虑模型和测井的约束，又要考虑地震在横向上的连续性。将地震反演看作是地震数据到储层参数的模糊映射，并利用神经网络建立了这种映射关系。针对网络收敛速度慢、学习时间长等缺陷，提出了一种学习率自适应调整算法。该算法使每个权都有自己的学习率，使网络的训练速度大幅度提高。利用该方法进行地震反演，抛开了褶积模型的限制，也无须已知地震子波。外推过程是在三维空间内进行的，所得的储层参数数据体保持了横向上合理自然的连续性。对该数据体进行三维可视化解释，可以直接描述储层的空间展布。     

用多层前馈网络进行三维储层参数反演的方法

地震反演的主要任务是依据地震资料并综合利用地质、测井等资料得到地下地层的详细信息。三维地震反演需要处理庞大的地震数据体 ,同时在反演过程中既要考虑模型和测井的约束 ,又要考虑地震在横向上的连续性。将地震反演看作是地震数据到储层参数的模糊映射 ,并利用神经网络建立了这种映射关系。针对网络收敛速度慢、学习时间长等缺陷 ,提出了一种学习率自适应调整算法。该算法使每个权都有自己的学习率 ,使网络的训练速度大幅度提高。利用该方法进行地震反演 ,抛开了褶积模型的限制 ,也无须已知地震子波。外推过程是在三维空间内进行的 ,所得的储层参数数据体保持了横向上合理自然的连续性。对该数据体进行三维可视化解释 ,可以直接描述储层的空间展布。     

超稠油水平井区三维地质随机建模研究

针对辽河油田杜 84区块兴隆台油层兴 6组超稠油开发试验区近源水下扇沉积的地质特点 ,研究了本区储层地质概念模型和油层分布特征及原油富集的控制因素 ,利用随机模拟方法建立了水平井区储层参数定量三维地质模型。利用该模型可以准确地研究砂体的纵、横向分布规律及连通性、储层物性的空间分布规律、储层内部的非均质性 ,并能提供可靠的定量数据。同时 ,利用三维地质模型还可以准确地模拟稠油泄油的方向与通道 ,从而有效地指导油田注采方案的调整和实施     

基于体素的医学图像三维表面模型重建

三维表面模型重建是将CT和MRI等医疗影像设备获得的二维图像重建成三维立体表面显示图像的过程·重点研究了其重建算法的具体实现:在建模上采用了基于体素的三维物体体积重建;在显示上提出了基于Ray Casting的三维物体二维直接显示技术·所以,和传统采用三角面拟合的方法相比,具有图像重建过程无需生成中间数据,无需进行3D物体的边界检测等优点,同时该算法并行性好,易于采用硬件方法实现加速·     

带参数校正模型的三维超声重建算法

在采用旋转扫描的三维超声系统中,基于传统的三维重建算法提出了一种带校正参数模型的三维重建算法.通过引入该参数模型,更加准确地描述了用于三维重建的二维序列图像的空间位置,从而可获得更高重建精度和更小几何变形的三维超声图像.校正参数模型通过参数优化的方法获得.该方法在模拟数据和实际三维超声数据中获得了验证,与传统三维重建方法相比,具有更高的重建精度,为在低制造精度下获得高精度三维超声图像提供了一种有效手段.     

基于ASIFT图像匹配算法的三维重建

提出了基于ASIFT图像匹配算法的三维重建算法。目前,基于图像序列的三维重建中,一般采用SIFT图像匹配算法。对于存在仿射变换的图像序列,ASIFT算法较SIFT算法能够获得更多精确的稀疏匹配点;基于ASIFT算法恢复的三维点云比基于SIFT算法恢复的三维点云更加稠密,从而能获得更好的三维重建结果。仿真实验表明,本文算法能获得较好的三维模型。     

简化的图像三维重建算法

提出了一种简化的图像三维重建算法,该算法利用灰度信息的相似性测度自动寻找两幅图像对应点,再根据双目成像几何模型计算图像的深度信息.给定了相似性测度,两幅图像的匹配可以描述为一个最小化的问题.在实际应用中利用区域对应、唯一性控制等机制以增强算法的精确度和稳定性.     

运动图象的三维子波变换压缩编码

本文提出一种基于边缘检测的三维子波变换运动图象压缩编码方法。该方法首先对图象序列进行三维子彼变换；然后对变换后的分解图采用在同一子波变换层中通过检测低频区来检测高频区的边缘，以及检测低频帧来检测高频帧的边缘运动矢量；最后只对检测到的有效边缘或边缘运动矢量进行编码，省略位图编码。实验结果表明，这种方法在不增加运算复杂程度的情况下，获得得了好的主观质量和高的压缩比。     

光照条件变化下的图像生成方法

提出了两种图像生成的方法：(1)由图像分割、三维重建和投影生成构成。该方法考虑了图像中各部分表面发射模型的差异，通过将图像各区域向1分成朗伯表面和镜面反射，分别进行三维重建，然后融合两结果，改变光照方向和强度，投影生成新的图像；(2)将Shape from shading和Shape from texture技术融合起来。采用Gabor滤波器将图像中的纹理成分和阴影成分区分开来，再用两种方法各自生成三维立体图像，依据它们的特性在频域融合两个三维图像，然后再改变视角和光照的强度、方向，生成仿真的二维图像。实验表明，由该两种方法恢复出的形状优于传统的估计方法，生成的图像真实感强。     

多视角多行人目标检测、定位与对应算法

为解决多视角视频监控中多行人情况下的遮挡问题,引入三维重建的思想,提出一种基于空间场的多视角多行人检测、定位和对应算法。该算法首先提取各视角运动前景,融合各视角二值前景图像,利用空间场实施重建,然后根据信息融合结果在空间中检测目标并定位,并由空间检测和定位结果确定各视角中目标的对应关系。在3dsM ax合成数据和实际采集数据上进行的实验测试表明,该算法对图像遮挡的处理能力强,计算复杂度低,基本满足实时要求。     

利用投影数据重排进行锥形束体积重建的改进算法

针对锥顶轨迹为单圆的锥形束体积重建问题,提出了一种基于平板检测器的T-FDK算法．不同于传统的FDK算法,该算法首先将锥形束投影数据重排为倾斜平行投影数据,然后再经过加权滤波和反投影重建,最后重建出待测物体的三维结构．数据仿真实验结果表明,该算法在保持与传统FDK算法有相同的计算复杂度的同时,重建图像的质量有了明显的提高,可以确保在较大的锥角范围内获得满意的重建图像．因而该算法在医学成像和无损探伤等领域具有重要的实用价值．     

二维小波在图像压缩方面的应用

阐述了二维小波理论及其分解和重构算法,并利用Matlab软件演示其实现过程.实践证明,二维小波对图像压缩具有良好的效果.     

基于距离场的非线性图像插值分割方法

对于医学序列切片,需要图像分割技术将图像中感兴趣区域ROI(region of interest)提取并进行三维重建.提出一种基于距离场的非线性图像插值分割方法,该方法克服了软组织因灰度值分布不均匀难分割的问题,可以快速提取ROI区域.实验表明用该方法进行医学序列切片的分割,可以得到良好的分割结果,并已成功地应用于医学数据的三维重建系统中.     

序列切片图像中斑块状污染的消除

为消除序列切片显微图像中的斑块状污染噪声,提出了一种三维截面图像顺序滤波的处理算法。根据斑块状污染噪声随机出现在单个层片的特点,通过数据重构,得到三维图像体数据,并针对斑块状污染噪声在不同观察方向上的形态退化,分别进行特定方向的中值滤波。算法可有效消除原始图像中的斑块状污染噪声,使图像分割和三维图像重构组织的连通关系得以保证,该算法等价于采用特殊的序列三维中值滤波器对图像进行处理。     

MART算法快速高质量图像重建研究

ART(Algebraic Reconstruction Technique)算法是一种典型的迭代图像重建算法,适合于不完全投影数据图像重建。为了提高乘型ART(Multiplicative ART, MART)算法的重建质量,提出了一种基于亚像素的图像重建方法。首先将原始图像中的每个像素等分解为四个亚像素,然后提出一种高效的射线与像素的求交算法来计算权因子和亚像素索引,利用MART算法重建得到高分辨率重建图像,最后通过合并亚像素图像得到原始分辨率的高质量重建图像。实验结果表明文中提出的方法非常有效,与传统方法相比取得了3倍以上的重建加速比,图像重建质量显著提高。