利用GPU实现三维图像重建方法研究

利用CT进行三维重建需要高迭几十亿字节的数据,处理这样的海量数据对PC机或普通图形工作站的CPU来说都将是十分耗时的,重建速度仍是制约三维锥束CT应用的主要因素之一。图形处理器（Graphics Processing Unit,GPU）由于其所具有的超长流水线和高度并行化,不仅在图形处理领域得到广泛应用,而且被用来进行通用计算任务。由于计算机图形学中的投影过程和CT的数据生成本质是一致的,基于GPU进行CT重建是提高速度的有效途径,本文首先针对GPU的特点进行概述,之后着重介绍了在GPU上实现CT重建的原理和方法,同时分析了GPU能够实现加速的原因。     

基于图像矢量化的三维模型重建

将图像转换为矢量图形，由计算机提取图形节点坐标形成二维点集矩阵。矢量化处理互相垂直方向拍摄的模型照片获得所需的二维图形，对此二维图形进行拉伸，并旋转、平移其中一个拉伸形体，与另一个拉伸形体重叠作交运算可重建模型。     

单幅手绘草图重建三维模型方法研究

提出从单幅手绘草图快速生成三维模型的方法,对输入草图进行在线识别与规整,将草图转换为规则的几何图形.然后提出二维图形向三维模型转换的映射机制,完成三维信息的添加.最后进行实验验证,结果表明可自然高技地完成手绘筒田的三维重建.     

基于形态内插的三维图像重建方法研究

内插是三维重建工作中的一个重要的处理过程。本文从数学形态学的角度研究内插问题，首次提出了用形态加权和差的复合运算来实现内插。同以往的内插算法相比，成功地解决了两内插对象之间无重叠部分时的内插难题，且适用范围广，实现简单。     

一种三维图像表面重建的方法

在计算机立体视觉研究中，主要针对人造场景，提出了一种新的三维表面重建方法。该方法首先对景物的灰度图像进行分割，将景物图像分成各种不同的区域，利用了将立体像对进行边缘特征匹配的结果，并使用各种曲面模型对各区域进行拟合，以求得整个区域内的视差值，再对整个视差图进行自适应平滑，得到了较为满意的结果。     

一种三维图像表面重建的方法

在计算机立体视觉研究中，主要针对人造场景，提出了一种新的三维表面重建方法，该方法首先对景物的灰度图像进行了分割，将景物图像分成各种不同的区域，利用了将立体像对进行边缘特征匹配的结果，并使用各种曲面模型对各区域进行拟合，以求得整修区域内的视差值，再对整修视差图进行自适应平滑，得到了较为满意的结果。     

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·     

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。     

基于三维分叉模型的血管轴重建方法

针对血管轴重建中血管段难以配准的问题，提出了一种基于先验分叉模型的血管轴重建方法。该方法利用血管走向和分叉结构的先验信息，对血管片段进行基于先验分叉模型的配准，从而更有效地将血管分支的三维结构信息提取出来。实验结果表明，该方法降低了血管片断重建的复杂度，提高了重建速度和重建精度。     

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。     

基于细分模型的深度图像超分辨率重建方法

深度相机在最近几年越来越流行,然而受限于设备,通过深度相机获取的深度图像分辨率不高。文章提出了一种新的方法来提高这类图像的分辨率。首先通过细分模型构建目标分辨率图像的边界图,并通过"节点压缩算法"生成光滑的边界图;其次在该边界图的基础上,利用改进的联合双边滤波来重建高分辨率深度图像。该文提出的方法不仅降低了边界的锯齿现象,且具有良好的保形性。实验结果表明,该方法优于经典的方法。     

一种基于不规则采样平面的超声三维图像重建方法

通过仿真研究了 Ｆｒｅｅｈａｎｄ 三维超声成像系统中由空间不规则排列的二维平面重构三维图像的方法。 Ｆｒｅｅｈａｎｄ系统应用绑缚在 Ｂ超探头上的电磁定位传感器获取二维图像的空间位置信息,可以使医生方便地使用探头。研究发现在从多角度、多方位以足够大的密度进行三维数据采集的前提下,采用最近邻相靠法和空域１８ 点均值滤波法,能够很好解决二维超声图像空间排列的不规则性及由此引发的一系列问题。进行了实验室水泡三维超声数据采集和图像重组实验和人体左颈动脉血管的三维超声数据采集及重组的临床实验,结果表明,这一系统在临床上将有极好的应用前景     

基于灰度图像信息的三维形状重建

分析了现行的灰度图像重建三维表面的技术,讨论了影响表面重建精度的因素,并介绍了其关键技术以及发展趋势,从而形成一个基于图像信息的反向工程新方法.     

完全三维图像重建的一个解析公式

简单的推导了三维Radon逆变换公式,并首次建立了极坐标系中关于函数径向积分的一个引理,利用此引理获得了计算Radon变换一阶导数的一个新方法。新的方法非常便于进行离散化计算,由此利用Grangeat-Smith重建格式可处理任何点源轨道下的扫描。     

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.     

基于单幅正面照和统计模型的三维人脸重建方法研究

为提升单张图片三维重建的效率、提高重建的精准度,提出了一种基于单张图片和统计模型的三维人脸重建技术。首先基于智能行为理解组（intelligent behaviour understanding group,IBUG）,采用监督下降算法（SDM）进行训练来建立二维人脸特征点参数模型;再应用该参数模型对给定图片进行特征点提取;然后基于北京工业大学3D数据库（BJUT-3D）进行三维人脸统计模型的构建;最后,以三维人脸统计模型为基础,使用学习因子自适应梯度下降法对能量函数进行迭代优化,得到统计模型参数化向量,使用该向量来调整统计模型,实现与给定图片相匹配的三维人脸模型构建。实验证明,与现有的方法相比,本文方法重建出的三维人脸模型具有更高的精确度和自适应度。     

基于深度学习的单图像三维人体重建研究综述

对近年来基于深度学习的单图像三维人体重建的研究现状和发展趋势进行了总结．首先,从模型表示和计算方法两个方面梳理了当前主要的单图像三维人体重建算法．在模型表示上详细介绍了四种常见表示方式及它们之间的相互转化关系,包括深度图像与点云表示、参数化人体模型表示、体素及语义体素表示及隐式曲面函数表示．在计算方法上深入描述了基于上述四种表示方式所提出的算法,并分析了其优缺点;接着,介绍了单图像三维人体重建常用的公共数据集和客观评价指标;然后,在公共数据集上从客观指标和可视化两个角度对当前先进方法进行了评价和对比;最后,在实验结果的基础上总结了当前方法存在的问题和挑战,并展望了单图像三维人体重建未来潜在的研究方向．     

基于显微镜图像的三维场景重建技术分析与研究

显微镜已越来越多地应用到刑侦，文检等工作中，以对指纹，血迹，弹道及文书等做出正确的解析。本文描述了一种基于显微镜图像下的二维融合图的三维重建技术，该技术可以得出二维显微图像的融合图并还原出二维融合图像的三维特征。本文在分析原理的基础上，使用Direct3D在VC环境下实现了三维重建技术，使得人们能够更加直观的观察显微镜图像，做出正确的分析判断。     

三维任意几何光子成像系统的散射修正及图像重建方法

在客体材料密度重建过程中考虑散射光子的影响,研究了在重建过程中通过迭代扣除散射贡献进行散射修正的重建方法.针对三维任意几何结构问题,利用AutoCAD的二次开发功能实现几何前处理,开发了用于散射量计算的快速光子输运计算程序及基于三维任意几何结构的迭代法图像重建程序(IPOR).通过与蒙特卡罗程序MCNP进行数值比较,可知文中采用的散射修正方法在达到与蒙特卡罗方法相当精度的同时,其计算效率可提高2个数量级.重建计算结果表明,IPOR的重建精度远高于未进行散射修正的直接求解法的重建精度.