一种基于奇异值分解的分层重构算法

以仿射投影来逼近透视投影,采用共轭梯度法迭代估计射影深度,通过测量矩阵的奇异值分解实现射影重构.在摄象机内参数已知的情况下,求解一个满足欧氏重构条件的4×4非奇异矩阵,由此矩阵将射影重构变换为欧氏重构.实验结果表明该算法是行之有效的.     

基于多幅深度图像的三维重构技术

提出基于多幅深度图像的三维重构方法.采用6幅固定视点采样图像,分别代表三维空间中立方体包围盒的6个面;通过对这些二维的采样集合进行三维信号还原,生成一个空间采样样本,可以在视点任意改变的情况下,输出近似的重构图像.该方法由于采样集合固定,经过采样集筛选,背景剔除筛选和棱台视锥体裁减后,可以极大减少待变换的样本集合,采用z-buffer算法解决图像折叠问题.当视点在采样点附近任意变换时,可以重构出比较满意的结果,而且该方法与场景复杂度无关.在纯软件模式下在普通PC机上达到20帧/s的速度,在通过硬件加速情况下可以达到30帧/s.     

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.     

基于切片度量的重构对象识别

为了提高识别重构对象的效率和正确性,提出一种自动化识别重构对象的技术.首先,在程序切片的基础上,构造一种度量函数来量化元素间的依赖程度.然后,利用度量结果识别出在原程序的位置和从属关系不合理的元素,从而自动识别出程序中的坏味道.与以往的手动识别相比,该方法可以自动地分析源代码,指出程序中不合理的地方,从而提高重构识别的效率,并建议使用相应的重构手段对坏味道实施更改,使代码更加合理、易于维护.最后,利用3个重构实例显示该方法能够识别出一些重构对象,从而验证了该方法的可行性.     

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．     

多结果三值图像多重构

少量的投影数据不能保证重构的完成,即使所研究的图像内只有3种质地.此前提出的Line Mojette算法能够在少量投影数据状况下完成重构,但仅限于单个且完全精确的重构结构能够得到的状况.为此,文中在Line Mojette算法的基础上,采用树分解来推演出一个名为Tree Line Mojette的算法来对三值图像进行重构,该算法可以在Line Mojette算法不能完成重构的情况下给出所有可能的重构结果.     

图像数据库中基于颜色的特征提取和度量算法

介绍了颜色的特征提取和度量。先定义颜色直方图和二值向量两种特征描述方式,然后介绍多种特征度量算法,例如Ｍｉｎｋｏｗｓｋｉ－ｆｏｒｍ距,欧几里得距,二进值集的海明距,二次距、Ｍａｈａ－ｌａｎｏｂｉｓ算法等,并结合西北大学可视化研究所与西安第四军医大学合作开发的医学影像数据库信息系统,将这些算法进行改进和比较,最后给出结果。     

基于AUTOCAD的三维重构的一种算法

基于AUTOCAD，利用ADS开发系统，提出并实现了一种二维CAD图形的三维重构的有效算法。其基本思想是先将二维CAD图形进行分解，然后通过AME扫描运算及布尔集合运算构造出三维CAD模型。     

反正切Finsler度量与Kropina度量射影等价的充要条件

考虑反正切Finsler度量F=α+εβ+βarctan(β/α)和Kropina度量F=α2/β的射影等价,其中:α和α为流形M的Riemann度量;β和β为流形M非零的1-形式.利用射影等价具有相同Douglas曲率的性质,得到了这两个度量射影等价的充要条件.     

平面型场景图像的非层次化三维度量重建

平面型场景图像的三维度量重建就是确定图像平面到度量平面的八自由度同形矩阵,通过对平面型场景图像的三维度量重建方法的阐释,提出了非层次化平面型场景图像的三维度量重建方法,该方法不必对摄像机定标,直接考虑射影图像平面上的圆点Ip和Jp,Ip和Jp包含非度量矩阵N的四个自由度,把它们结合起来用两个圆点Ip和Jp表示对偶二次曲线来计算非度量矩阵N,基于场景几何知识,计算图像平面和世界平面之间的非度量矩阵N后就可得到平面型场景图像的三维度量重建。     

医学体数据三维重建的体绘制加速算法研究

研究有效的体绘制加速算法.在抛雪球法的基础上,采用提取最近表面体素的方法实现加速.提出新的分割方法,以体素原有的灰度值作为颜色值的3个分量,将所有体素的不透明度设为0.9或1.0,结果表明,加速算法能满足显示要求且加速作用明显.该加速算法结合了表面绘制方法和体绘制方法的优点,但只适用于不透明物体的重建显示.     

基于Mimics平台的CT图像三维重建算法研究

为充分挖掘CT图像中的医学诊断信息, 提高CT图像的三维重建效果与可视化程度, 研究了基于Mimics平台的CT图像三维重建算法。将腹部16排螺旋CT图像导入Mimics系统, 利用系统图像分割、 蒙版编辑和区域增长等功能模块, 将脾脏器官由腹部CT切片图像中完整分离出来, 并可进行任意角度的放大, 缩小等操作。与传统方法相比, 其实现的对人体器官、 骨骼和组织的CT图像的三维重建与可视化处理结果, 更加接近于真实器官的生理解剖结构。     

基于改进的匹配算法的岩石样本图像三维重建

为了提高岩石样本图像三维重建的准确率和重建效率,提出了基于改进的匹配算法的三维重建方法。该方法采用“回”字型分块思想,有效地提高了ORB算法中BRIEF特征描述符的学习效率,从而改善了ORB算法的匹配效果;再利用向量场一致（VFC）算法对改进的ORB算子所得的匹配对进行误匹配剔除。实验结果表明,该方法不仅能够保证岩石样本图像三维重建的精度,而且在速度上也具有较大提升。     

基于CT图像的颌面部模型三维重建方法

基于CT图像,选择颌面部组织(包括脸颊软组织)为对象,建立符合生理要求的口腔修复、软组织变形仿真模型。利用Amira软件,通过轮廓提取、公共轮廓线建立、模型光顺等操作,结合重建组织的医学特征,对颌面部不同组织分别进行三维重建。所建立的三维模型可真实再现颌面各组织的解剖形态,体现相邻组织紧密结合特性。     

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。     

基于表面与基于体素的医学图像三维重建方法研究

医学图像的三维重建有基于表面的重建和基于体素的重建两种方法。本文分别使用这两种方法对同一组头部CT图象进行了三维重建，并成功得到了三维重建的结果。文章最后对两种结果进行了比较和分析。     

由粗到精的三维人脸稀疏重建方法

针对传统三维人脸重建算法精度不高的问题, 提出一种由粗到精的三维人脸稀疏重建方法。根据稀疏形变模型方法对待重建人脸的部分区域显著点进行重建, 得到第1步重建结果, 并在此基础上进行后续重建。将第1步的重建结果作为新的参考模型, 求取待重建人脸与参考模型的特征点的坐标投影距离, 从而求取参考模型的形变因子, 完成最终三维人脸的重建。由于两步稀疏重建的作用不同, 对重建过程中参数的选取也采用不同方式。实验结果表明, 该方法能有效提高人脸重建精度, 同时保持较快的重建速度。     

基于结构光和序列图像的三维重建方法

为解决在基于图像三维重建物体表面的过程中,对不同图像进行立体匹配的难题,提出了基于特征的立体匹配算法,建立了利用序列图像重建物体表面的系统。系统采用投影结构光给物体表面加上主动特征的方法,以快速精确地重建物体表面,并对Canny算法进行了改进,用于轮廓提取、细化和修正等操作,从而准确获取图像主动线索特征。该方法能快速获取物体表面的三维点云数据,并达到了较高的精度。     

基于光学相干层析图像的眼底黄斑部三维重建

基于眼底黄斑部光学相干层析(OCT)图像提出一套建立视网膜局部三维模型的方法,并为实现三维OCT临床诊断技术进行前期探索.本文以梯度结合数学形态学的方法分割图像,采用基于互信息的配准算法进行图像配准,并设计了一种改进的线性插值算法进行片层间插值,最后用体绘制方式重建出眼底黄斑部三维模型.基于上述方法在PC机上成功构建出视网膜黄斑部三维模型.该模型外观平滑,较为精确,为临床应用奠定了基础.