胎儿大脑三维表面重建算法

通过核磁共振设备获得多个离散间距的磁共振切片图像,采用CARESU＿NET卷积神经网络对图像进行分割,获取胎儿大脑区域图像。采用CARESU＿NET卷积神经网络对间断切片进行边缘重构,恢复完整的边缘信息。对边缘重构后的图像组提取边缘像素,生成三维点云,运用泊松重建方法重建点云表面,得到胎儿大脑三维表面模型。结果表明：基于核磁共振图像的三维表面模型直观生动,提高诊断效率和准确性。     

排球扣球动作的三维手势重建系统设计

为了精确、快速、低成本地获得运动员的排球扣球动作三维手势模型并对其进行数字化模拟,需要对排球扣球动作的三维手势进行重建系统设计。传统的基于多台Kinect的排球扣球动作三维手势重建系统设计方法,首先使用两台Kinect分别采集运动员排球扣球动作二维手势图像的点云数据,通过标定得到两台Kinect采集到的排球扣球动作二维手势图像姿态关系;然后基于标定结果,使用迭代最近点算法对两部分排球扣球动作三维手势图像的点云数据进行配准得到完整的排球扣球动作三维模型。存在重建成本高,噪声干扰严重导致重建系统失真严重的问题。为了降低噪声干扰,提高重建精确度,降低成本,提出一种基于立体视觉的排球扣球动作三维手势重建系统设计方法,首先通过传感器或摄像机等设备获取排球扣球动作二维手势图像,并对其进行平滑去噪;然后采用基于2D平面标靶的标定原理,建立摄像机成像的排球扣球动作三维手势图像几何模型并获得其参数;最后利用双目立体视觉算法实现对排球扣球动作三维手势图像的特征提取与匹配,完成三维手势重建。实验结果分析证明,所提方法可以提高排球扣球动作三维手势重建效率,提高重建精确度,降低噪声影响,具有更加广泛的使用价值。     

基于无人机序列图像的三维场景重建

阐述了无人机拍摄的序列图像三维重建的方法,主要涉及图像之间特征点的提取与匹配、稀疏点云重建、密集点云重建、三维点云格网化、纹理映射,最后通过实例演示三维重建过程和最终效果,表明此方法可以重建出高精度、照片级逼真的三维场景.     

基于点云拼接的植物三维模型重建

针对采用点云配准法对植物三维模型重建的运算时间长、配准精度对参数要求高等问题,提出一种基于点云拼接法的植物三维模型重建算法。首先将转盘水平放置于地面上,利用Kinect获得转盘轴线相对于摄像头的位置信息,将植物放置于转盘上并以60°等间隔旋转转盘并对植物进行6次图像采集;然后将彩色和深度图像数据融合得到植物点云,并对原始点云进行背景去除、离群点去除等操作获得理想的点云;最后将来自6个视角的点云分别绕轴旋转相应的角度,从而将点云拼接到一起。实验证明所提出算法的重建效果与点云配准算法的重建效果相似,并且本文算法的运算时间大为减少,具有较高的工程实用价值。     

一种三维重建技术中基于点云粗配准方法

伴随着计算机技术应用与三维扫描应用的发展,点云三维重建技术被普遍的应用到计算机辅助设计、虚拟现实、测量学、医学等各种领域.选取了斯坦福大学提供的点云数据作为研究对象,提出了从点云配准,点云降采样,点云滤波到重建三角面的实现方案.通过粗配准算法处理点云,使用精配准ICP算法;经过配准得到的点云降采样;采用双边滤波平滑点云;重建点云模型.通过对比斯坦福大学提供的重建后的模型,结果表明,本文的方法在点云三维重建方面有较好的表现.     

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。     

基于蛇模型的管路三维重建方法

针对航空航天中大量应用的管路高精度快速测量难题,提出了基于蛇模型的管路三维重建方法.该方法充分利用管路灰度图像边缘特征,借助阈值分割和高斯滤波消除图像噪声,先结合蛇模型获取精准的管路图像边缘,贪心算法进行迭代以保证收敛效率,利用极线约束原理得到二维管路中心线点云,然后根据视觉投影原理,重建管路三维模型,最后使用多目视觉系统拍摄的照片进行结果优化以保证重建精度.结果表明:该方法对管路的测量精度为±0.15 mm,简便高效,无需过多的人工操作.同时,实现了管路圆弧段弯曲半径的测量,满足工业应用需求.      

基于Kinect传感器的移动机器人室内三维环境创建

针对移动服务机器人需要感知室内工作环境问题,提出了一种基于低成本Kinect传感器的三维环境创建实用方法。机器人在移动过程中,Kinect传感器实时采集RGB信息和深度信息,将RGB图像信息映射到深度图像信息中,采用联合双边滤波对深度图像进行预处理,获得质量比较高的点云数据。对采集到的大量点云数据,采用半径滤波器算法对点云进行精简,剔除离群点,减少点云数量,提高匹配速度。点云配准时,采用NDT算法完成初始配准,从而得到图像帧间粗略的转换关系,并运用GICP算法对采集的多视角点云数据进行精确配准,得到拼接的三维点云场景。实验结果表明:本文方法具有更好的重建效果和更高的效率,可以应用于室内场景三维环境创建。     

车载三维激光用于城市建模技术研究

利用激光扫描仪获取的点云数据构建实体三维几何模型时,针对不同的应用对象、不同点云数据的特性,激光扫描点云数据建模的过程和方法也不尽相同。概括地讲,整个点云数据建模过程包括数据预处理和模型重建。数据预处理为模型重建提供可靠精确的点云数据,降低模型重建的复杂度,提高模型重构的精确度和速度。该文提出的方法能够很好的为快速三维建模进行服务,尤其是比较关注街道两侧信息的三维获取,这将大大减少人工三维数据获取及其建模的工作量,将有很好的应用前景。     

物体三维断层点云重建的光幕测量方法

针对嵌入式点云显示的复杂性、运算效率低、算法理论少、应用少等问题,提出了一种物体三维断层点云重建方法。该方法通过断层信息和长度信息重建物体的三维点云,通过收集光幕传感器的测量信息得到物体的断层信息,若物体倾斜,则采用几何方法对断层信息进行校正,采用坐标相移将二维断层信息重建为三维点云。开发了基于FPGA的双光幕测量系统,实验结果表明,三维断层点云重建方法可以准确地显示物体的点云轮廓。该算法简单有效,执行效率高,为嵌入式点云应用提供了理论基础。     

基于激光点云数据的三维建模技术研究

利用激光扫描仪获取的点云数据构建实体三维几何模型时,针对不同的应用对象、不同点云数据的特性,激光扫描点云数据建模的过程和方法也不尽相同。概括地讲,整个点云数据建模过程包括数据预处理和模型重建。数据预处理为模型重建提供可靠精确的点云数据,降低模型重建的复杂度,提高模型重构的精确度和速度。该文提出的方法能够很好的为快速三维建模进行服务,尤其是比较关注街道两侧信息的三维获取,这将大大减少人工三维数据获取及其建模的工作量,将有很好的应用前景。     

图像辅助激光点云的相似材料模型破裂边界提取

针对现有的相似材料实验观测方法获取破裂区域信息效率低以及数据处理复杂的缺点,根据模型点云呈面分布的特征,提出一种图像辅助激光点云的相似材料模型破裂边界提取方法.将模型点云栅格化生成合成图像,并建立点云与图像像素的映射关系,对合成图像进行灰度二值化处理,利用Canny算子提取二值化后图像的边缘,最后根据点云与像素的映射关系获取点云的破裂边界.研究结果表明:该算法可较好的提取出破裂区域的边界,提取的结果可以用于开采沉陷研究当中.     

基于双目立体视觉的三维重建方法

基于双目立体视觉视差原理,结合halcon视觉开发库标定摄像机的内外参数,利用标定结果校正目标图像;引入多重网格算法以及像素灰度、梯度、平滑度相结合的相似度判断准则对校正图像进行立体匹配,获得连续稠密的视差图;根据深度信息恢复原理获取三维点云,并采用移动最小二乘法对三维点云进行平滑滤波;最后运用基于贪婪算法的三角剖分实现物体可视表面三维重建,并对重建表面进行形态学处理填补黑洞.实验结果表明,物体重建表面光滑连续,视觉效果令人满意.     

基于显著性物体检测和S-PCG算法的彩色全息显示系统

针对全息三维显示系统图像生成速度慢、重建精度低以及波前调制器件调制性能受限等问题,设计了一种面向真实物体的彩色全息三维实时显示系统.首先,利用深度相机采集真实物体的三维信息;其次,在采集端构建三维显著物体检测模型,采用显著性检测滤除冗余背景信息,获得准确的点云信息;最后,利用分割型点云网格化(segmented point cloud gridding, S-PCG)算法快速生成全息图,完成彩色全息三维实时显示系统的构建.实验结果表明,与传统方法相比,所提方法可有效降低全息系统的计算复杂度,提升采集端实时图像处理速度和重建精度.     

基于视点的三维点云自适应多细节层次模型动态绘制

在计算机几何图像设计、医疗研究诊断、物体判定识别、自动化测量等领域应用的迫切需求下,需要对三维点云动态绘制方法进行研究。目前存在的基于图形处理单元(GPU)的三维点云动态绘制方法。首先根据高度场的形式获得三维点云数据;然后利用高通滤波法对获得的三维点云进行消噪处理;再根据Scene Graph的方法表示三维点云之间的逻辑关系;最后利用GPU完成三维点云的动态绘制。为了降低噪声对三维点云绘制的影响,绘制更加流畅清晰的画面,提出一种基于视点的三维点云自适应多细节层次(LOD)模型动态绘制方法。首先利用激光扫描仪器或结构光扫描仪器等获取三维点云数据,并利用双边滤波器进行平滑去噪;然后根据特征配对的方法对三维点云进行特征对的提取与配准;最后以三维点云特征对配准结果为依据,利用三维点云的内外存调度完成三维点云的自适应LOD动态绘制。实验结果分析证明,所提方法能有效地去除噪声,可以更好地描述目标物体或背景,使绘制画面更加流畅。     

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.     

基于机器学习的三维数字图像虚拟场景重建算法

为使三维数字图像虚拟场景重建可以获得更优质的画面,提出一种基于机器学习的三维数字图像虚拟场景重建算法.首先分析场景的状态信息和呈现指令,得到图像重构的网格模型顶点分布位置,通过局部坐标法近似计算全局图像,校正局部细节,完成三维数字图像的渲染处理;然后以空间和尺度为特征点,在图像上构建窗口检测模板,应用分类器抑制离散特征点,去除冗余特征;最后根据拟合函数法求出平滑后的三维坐标重建三维曲面,将局部二维三角分割并映射到三维空间,实现三维数字图像虚拟场景重建.实验结果表明,该算法收敛速度较快,重建图像细节和边缘轮廓完整,整体效果较好.     

单幅图像三维目标定位及重建

首先对图像进行拉普拉斯滤波处理,进而利用Canny算子对图像进行边缘检测,通过Hough变换检测目标图像,采用CAD辅助提取边界直线,基于灭点理论标定数码相机,之后采用透视投影模型中基于图像相对深度方法对图像三维信息进行恢复。最后计算出了目标物体的特征点三维坐标,实现目标定位。通过CAD实现模型的重建与显示。     

径向基函数方法在曲面重建中的应用

本文介绍了曲面重建的基本原理,论述了RBF插值的数学原理。并应用RBF方法对散乱点云模型进行了验证,实现了散乱点云的三维重建。但该算法目前效率还比较低,不适合应用于大量散乱数据的三维重构,有待于进一步优化。     

基于激光点云的树木三维几何建模系统的设计与实现

根据树木的几何拓扑原理,直接利用地面激光扫描仪扫描获得的活立木点云数据,提出了一种基于点云数据的树木三维高精度、真实感的快速重建技术,重点解决了树木骨架点的提取、枝条系统分级重建、模型交互式编辑等关键技术.应用结果表明,基于点云的树木三维几何建模系统能够克服传统树木建模精度低、效率低、形态逼真度差等不足,依据点云数据能快速高效地重建出忠实于现实树木形态结构的三维真实感模型.系统具有良好、灵活的交互性以及较强的实用性,可广泛应用于森林资源管理、精准农业、古树名木管理、园林规划设计等领域.