三维重构相关论文-整理

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3.基于 B 样条的三维表面重构 4.基于 opengl 的原木断层三维重构
结论: 本文讨论了在 0penGL 和 VC++平台上进行原木断层图像三维重构的应用研究。首先对获取 到的原木断层图像进行轮廓形状插值和连续性处理,然后使用双三次 B 样条插值曲面来实 现轮廓线的三维重构,最后形成三维重构效果图。实验结果表明,本文提供的方法可以很好 的将一组原木腐朽断层图像还原为三维立体图,而且程序操作简单,界面友好,图像直观, 可以为原木缺陷检测、原木合理分级、合理造材与造材加工自动化生产、立木健康评价、木 制建筑的强度评价等方面提供应用理论基础和科学依据
目前,针对非朗伯表面的三维重构方法不断涌现,根据采用的光源不同,这些方法可以分为 主动照明型和被动照明型。 被动照明重构方法: 高光区域去除法、镜面反射分量去除法、由镜面反射流到形状法、 主动照明重构方法: 光度立体视觉法、去除高光区域法、去除镜面反射分量法、由形变到形状法、Helmholtz 立 体匹配法。 结论: 针对非朗伯表面的三维重构方法可以分为基于被动照明的方法和基于主动照明的方法,这两 类方法都存在立体匹配问题。 主动照明重构法是非朗伯表面重构的主要方法,其测量精度高,但该方法需要特定的照明条 件,只适用于特定的环境,特别是由形变到形状法,其只适合镜面物体的三维重构,并且计 算复杂度高口 2I。综上所述,各种方法各有优缺点。
[5]陈杰 2006 基于计算机视觉多视图几何的三维重建研究 摘要: 本文对多视图几何的三维重建技术进行了深入的研究,重点研究了二视图几何的三维 重建方法。主要研究和解决了以下问题: 1、介绍了多视图几何的基本理论和方法,研究了 Harris 角点检测器和灰度相关系数 法,实现了角点的自动提取和匹配。 2、基于多视图理论开发出一个自动化程度高的二视图三维重建系统。主要利用了三 角形法计算 3D 特征点,然后利用分层重构的理论将射影结构提升到度量结构。 3、实现一种利用随机采样思想进行二视图基本矩阵估计的鲁棒算法,并全面考虑了 非线性畸变对鲁棒算法的影响。 正文: 1、综述多视图几何基本概念和理论,研究了针孔摄像机模型以及多视图几何的重 要量——基本矩阵,并讨论了计算二视图基本矩阵的算法。 2、实现 RANSAC 鲁棒算法,并用该算法来估计基本矩阵和单应,实验证明该方法就有很 好的鲁棒性,提出了大部分错误匹配,大大提高了估计的精度,从而使重建结果更加 准确。 3、研究非线性畸变模型以及相关纠正方法,研究三种非线性模型畸变参数的求 解方法,实现了基于直线的研究方法,并通过实验分析了图像畸变对视图几何计算的影响。 4、研究分层重构的理论,通过三角形法计算出角点的射影 3D 坐标,然后通过定位 无穷远平面和辨认绝对二次鳆线来提升射影结构到度量结构。 5、在本文的研究中,我们实现利用 MATLAB 开发的一个简单的三维重建系统,通过 两幅图像恢复除了景物的三维形状,并介绍系统的构成和计算流程,给出了实验结果, 为系统的进一步改善和完善奠定了基础。 结论: l、基本矩阵、三焦点张量以及四焦点张量分别集中了二视图、三视图和四视图几何 关系的内在精华,它们的精度对许多重建算法的精度起决定性作用。 2、特征匹配是实现三维重构过程中的重要一步,同时也是视觉领域中的一个瓶颈问 题。 3.直线、曲线等高级的三维物体基元的三维重构,对提高重构精度和效果具有积极的作用。 4、二视图的三维重构问题,对多视图仅做了理论上的阐述,对于多视图几何的内在关系以 及三维重构也是今后需要继续探讨和研究的课题。

基于图像处理的三维重构技术研究

基于图像处理的三维重构技术研究

基于图像处理的三维重构技术研究随着科技的发展,图像处理技术和三维重构技术也得到了极大的发展和应用。

作为图像处理技术的一种,三维重构技术可以用于建立物体的三维模型,以便更好地了解和分析实际物体的特征和属性,以及在诸多领域中的应用。

现代三维重构技术主要分为两种,即基于图像和基于点云。

本文将主要介绍基于图像的三维重构技术,并探讨该技术的原理、方法和应用。

一、基于图像的三维重构技术的原理和方法基于图像的三维重构技术是指根据拍摄的一组或多组2D图像,从而建立3D物体模型的重构技术。

该方法可以分为基于三角测量的方法和基于体素的方法。

1.基于三角测量的方法基于三角测量的方法是通过对物体的多个角点位置进行相机三角测量,然后将这些位置计算在3D坐标系下得到3D坐标点,再通过对这些点进行连接,从而建立3D模型的方法。

该方法比较适用于物体表面的均匀和光滑,而对于花哨、规则的物体或表面不均匀的物体,其效果则需进一步优化。

2.基于体素的方法基于体素的方法是将图像转换为3D坐标的体素点,可以提供更为详细的3D模型构建效果。

该方法主要包括体素化、分段重构和网格优化三个步骤。

二、基于图像的三维重构技术的应用领域基于图像的三维重构技术在很多领域具有重要的应用和意义。

以下是几种主要的应用场景:1.文化遗产保护基于图像的三维重构技术可以针对珍贵文物进行3D数字化保护,避免因外界环境因素造成的损坏和破坏。

通过对图像数据进行处理,生成精细的数字化对象,以提供更好的文化遗产保护和研究。

2.建筑物三维重构基于图像的三维重构技术可以生成建筑物模型,可以对建筑物的外部和内部空间进行模拟,更好地进行居住空间规划和设计。

3.医学领域基于图像的三维重构技术可以生成医学扫描数据,可以在手术过程中,或者是对人体器官的研究领域中得到广泛的应用。

针对不同的生物医学问题,三维重构技术可以提供更为精细的图像分析功能,帮助医师做出正确的诊断和治疗。

三、基于图像的三维重构技术的未来发展随着深度学习、计算机硬件和算法等技术的不断发展,基于图像的三维重构技术也正在向更高精度、更高效率以及更广泛的领域发展。

《2024年单目多视角三维重建算法设计与实现》范文

《2024年单目多视角三维重建算法设计与实现》范文

《单目多视角三维重建算法设计与实现》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展,三维重建技术在众多领域中得到了广泛应用,如无人驾驶、虚拟现实、三维测量等。

其中,单目多视角三维重建算法是一种重要技术,通过对同一物体在不同角度的图像进行融合与分析,以获得更准确的深度信息,最终实现物体的三维重建。

本文旨在详细阐述单目多视角三维重建算法的设计与实现过程。

二、相关背景及研究现状近年来,随着计算机视觉技术的发展,三维重建技术在学术界和工业界都得到了广泛关注。

单目多视角三维重建算法作为其中的一种重要技术,其核心思想是利用多个不同角度的图像来恢复物体的三维结构信息。

目前,该领域的研究主要集中在算法的优化和实时性上,以提高重建的准确性和效率。

三、算法设计(一)图像获取单目多视角三维重建算法的第一步是获取同一物体的不同角度图像。

这可以通过多种方式实现,如利用相机阵列拍摄多个角度的图像,或使用单个相机在不同位置拍摄不同角度的图像。

(二)特征提取与匹配获取到不同角度的图像后,需要提取并匹配图像中的特征点。

这一步主要依赖于特征提取算法和特征匹配算法。

常用的特征提取算法包括SIFT、SURF等,而特征匹配则可以使用最近邻匹配等方法。

(三)深度估计与三维重建在完成特征提取与匹配后,需要利用这些信息来估计物体在不同角度的深度信息。

这一步通常采用立体视觉或运动恢复结构(SFM)等方法。

最后,根据深度信息和相机参数,利用三角测量法等原理进行三维重建。

四、算法实现(一)软件环境算法的实现需要一定的软件环境支持。

常用的编程语言包括C++、Python等,而计算机视觉库如OpenCV、PCL等则提供了丰富的函数和工具,有助于加速算法的实现。

(二)具体实现步骤1. 读取并预处理图像数据;2. 提取并匹配图像中的特征点;3. 根据特征匹配结果估计物体在不同角度的深度信息;4. 利用三角测量法等原理进行三维重建;5. 对重建结果进行优化和可视化处理。

《2024年基于激光扫描的三维重构关键技术研究》范文

《2024年基于激光扫描的三维重构关键技术研究》范文

《基于激光扫描的三维重构关键技术研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展,三维重构技术在各个领域中扮演着越来越重要的角色。

激光扫描技术作为三维重构的关键手段之一,其应用领域不断扩大,包括但不限于工业测量、文化遗产保护、城市规划等。

本文旨在深入探讨基于激光扫描技术的三维重构关键技术研究,以提升其在各个领域的实用性和精确性。

二、激光扫描技术概述激光扫描技术是利用激光束对物体表面进行扫描,通过测量激光束与物体表面的距离和角度信息,从而获取物体表面的三维数据。

这种技术具有高精度、高效率、非接触性等优点,为三维重构提供了可靠的数据来源。

三、三维重构关键技术研究1. 数据采集与预处理数据采集是三维重构的第一步。

激光扫描仪通过高速旋转的激光束扫描物体表面,获取大量的点云数据。

然而,这些数据往往存在噪声、缺失、重叠等问题,需要进行预处理。

预处理包括去噪、补缺、配准等步骤,以提高数据的准确性和完整性。

2. 三维模型重建在获得高质量的点云数据后,需要进行三维模型重建。

这个过程通常包括点云数据配准、曲面重建和模型优化等步骤。

其中,点云数据配准是关键的一步,它通过将多个扫描站的数据整合到一个统一的坐标系中,实现数据的无缝拼接。

曲面重建则是根据配准后的点云数据,通过算法生成物体的表面模型。

模型优化则是对生成的模型进行平滑和细节调整,以提高模型的视觉效果和精度。

3. 纹理映射与优化在得到物体的三维模型后,通常需要为其添加纹理信息,以提高模型的真实感和细节表现力。

纹理映射是将二维纹理图像映射到三维模型表面的过程。

然而,由于激光扫描获取的点云数据并不包含颜色信息,因此需要借助其他手段获取纹理信息。

此外,纹理映射还需要考虑光照、阴影等因素的影响,以实现更加真实的视觉效果。

同时,为了进一步提高模型的精度和效果,还需要对模型进行优化处理。

四、关键技术研究进展与挑战目前,基于激光扫描的三维重构技术在数据采集、模型重建、纹理映射等方面已经取得了显著的进展。

基于双目立体视觉的三维重构研究

基于双目立体视觉的三维重构研究

基于双目立体视觉的三维重构研究一、本文概述随着科技的不断发展,三维重构技术在许多领域,如机器人导航、自动驾驶、虚拟现实、增强现实、医疗诊断以及工业检测等,都发挥着越来越重要的作用。

在众多三维重构技术中,基于双目立体视觉的三维重构方法因其设备简单、成本低廉、实时性强等特点而备受关注。

本文旨在探讨基于双目立体视觉的三维重构技术的研究现状、基本原理、关键技术和应用前景,以期对这一领域的研究者和实践者提供有益的参考和启示。

本文将首先介绍双目立体视觉三维重构的基本原理,包括双目视觉的成像模型、立体匹配算法以及三维坐标计算等。

接着,将详细分析当前双目立体视觉三维重构技术中的关键问题,如视差计算、图像预处理、遮挡和纹理映射等,并探讨相应的解决方法和技术。

本文还将对双目立体视觉三维重构技术在不同领域的应用案例进行介绍,分析其优势和局限性,并展望未来的发展趋势和应用前景。

通过本文的研究,我们希望能够为基于双目立体视觉的三维重构技术的发展提供新的思路和方法,推动这一领域的技术进步和应用发展。

我们也希望本文能够为相关领域的学者和工程师提供有益的参考和借鉴,共同推动三维重构技术的发展和应用。

二、双目立体视觉原理双目立体视觉是人类和许多动物天生具备的一种空间感知能力,通过两只眼睛从稍微不同的角度观察物体,然后大脑综合这两个不同的视觉信号,形成立体视觉。

这种视觉原理为三维重构提供了重要的理论基础。

在双目立体视觉系统中,两个相机(模拟双眼)从不同的位置观察同一物体,得到两幅具有视差的图像。

视差是指同一物体在左右两幅图像中的像素坐标之差。

视差的大小取决于相机的基线距离(两个相机光心之间的距离)和物体到相机的距离。

物体距离相机越近,视差越大;物体距离相机越远,视差越小。

为了从这两幅图像中恢复物体的三维形状,我们需要利用三角测量的方法。

在三角测量中,我们知道相机的内外参数(包括相机的内参矩阵、畸变系数、旋转矩阵和平移向量等),通过匹配两幅图像中的同名点(即同一物体在两个图像中的像素坐标),可以计算出这些点在世界坐标系中的三维坐标。

《2024年基于激光扫描的三维重构关键技术研究》范文

《2024年基于激光扫描的三维重构关键技术研究》范文

《基于激光扫描的三维重构关键技术研究》篇一一、引言三维重构技术是一种重要的计算机视觉技术,它通过获取物体表面的三维数据,重建出物体的三维模型。

随着科技的发展,激光扫描技术因其高精度、高效率、非接触性等优点,在三维重构领域得到了广泛应用。

本文将重点研究基于激光扫描的三维重构关键技术,探讨其原理、方法及应用。

二、激光扫描三维重构技术原理激光扫描技术是通过激光器发射激光束,扫描物体表面,通过测量激光束的反射时间、角度等信息,获取物体表面的三维数据。

基于这些数据,通过计算机视觉和图像处理技术,可以重建出物体的三维模型。

三、关键技术研究1. 数据采集技术数据采集是三维重构的基础。

激光扫描仪通过高速旋转的镜面或振镜,将激光束投射到物体表面,并获取反射回来的激光信息。

为了提高数据采集的精度和效率,需要优化扫描策略,如多角度扫描、密集扫描等。

此外,还需考虑环境光干扰、物体表面反光等问题对数据采集的影响。

2. 数据处理技术数据处理是三维重构的关键环节。

首先,需要对采集到的原始数据进行去噪、平滑等预处理,以提高数据的可靠性。

其次,通过点云配准、曲面重建等技术,将分散的点云数据整合成完整的三维模型。

此外,还需考虑模型的精度、分辨率、纹理等信息,以提高模型的逼真度和可用性。

3. 算法优化技术算法是三维重构的核心。

针对不同的应用场景和需求,需要不断优化算法,提高三维重构的效率和精度。

例如,可以采用优化扫描路径的算法,减少扫描时间;采用多视图融合的算法,提高点云数据的密度和精度;采用基于学习的算法,提高曲面重建的逼真度等。

四、应用领域基于激光扫描的三维重构技术广泛应用于工业检测、文物修复、医疗影像、地理信息等领域。

在工业检测中,可以通过激光扫描对产品进行快速检测和逆向工程;在文物修复中,可以通过激光扫描技术对文物进行无损检测和数字化保护;在医疗影像中,可以通过激光扫描技术获取患者的三维影像信息,为医生提供更准确的诊断依据。

《基于激光扫描的三维重构关键技术研究》范文

《基于激光扫描的三维重构关键技术研究》范文

《基于激光扫描的三维重构关键技术研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展,三维重构技术在众多领域如工业制造、医学影像、虚拟现实等的应用越来越广泛。

激光扫描技术作为实现三维重构的重要手段,其关键技术研究的重要性日益凸显。

本文将围绕基于激光扫描的三维重构关键技术进行深入探讨,以期为相关领域的研究与应用提供有益的参考。

二、激光扫描技术概述激光扫描技术是一种利用激光束对物体表面进行快速扫描,并获取其三维形状信息的技术。

该技术具有高精度、高效率、非接触性等优点,在三维重构领域具有广泛的应用前景。

激光扫描系统主要由激光器、扫描器、相机等部分组成,通过这些部分的协同作用,实现对物体表面的精确扫描。

三、基于激光扫描的三维重构关键技术1. 数据采集与预处理数据采集是三维重构的第一步,通过激光扫描设备获取物体表面的点云数据。

预处理则是对这些原始数据进行去噪、补洞、平滑等操作,以提高数据的准确性和完整性。

数据采集与预处理是三维重构的基础,其质量直接影响到后续的重建效果。

2. 三维点云配准由于激光扫描设备在扫描过程中可能存在位置、角度等变化,导致获取的点云数据需要进行配准。

三维点云配准技术是通过一定的算法,将多个部分的点云数据融合成一个完整的模型。

该技术是三维重构中的关键环节,直接影响到最终重建模型的精度和完整性。

3. 表面重建表面重建是根据配准后的点云数据,通过一定的算法构建出物体表面的几何模型。

该技术是三维重构的核心部分,需要考虑到模型的精度、平滑度、细节保留等多个因素。

目前,常用的表面重建算法包括Delaunay三角剖分、泊松重建等。

4. 纹理映射纹理映射是将二维纹理信息映射到三维模型表面,使模型具有更加真实的效果。

该技术需要考虑到纹理的准确性、连续性以及与模型表面的匹配程度等因素。

目前,常用的纹理映射方法包括基于图像的纹理映射、基于过程的纹理映射等。

四、研究现状及发展趋势目前,基于激光扫描的三维重构技术已经在工业制造、医学影像、虚拟现实等多个领域得到广泛应用。

探讨在船体结构设计上图像处理技术的三维重构

探讨在船体结构设计上图像处理技术的三维重构

探讨在船体结构设计上图像处理技术的三维重构摘要:随着科技的不断发展,现阶段在船舶的船体设计上,逐渐采用网络信息化技术来进行三视图绘制,并以此为基础构建出完善的工程图通过三维重构进行可视化建模处理,整个实际过程设计的技术层面较为广泛,因此需要针对船体结构设计上图像处理技术的三维重构进行分析,从三维重构的原理以及流程方法着手进行分析,针对性进行三维重构系统结构设计进而提升船体结构设计的质量。

关键词:船体结构设计;图像处理技术;三维重构引言:船体结构设计过程中为了保证船体的质量和性能,需要针对性采用三维重构的方式来将工程图进行可视化建模作业,进而分析设计的合理性、各零部件的可装配性、建造各个环节的可实施性,因此需要分析三维重构的方法并明确三维重构的流程,针对性对对三维重构进行开发,拓展三维重构的使用空间,深度挖掘三维重构的经济价值。

1.图像处理技术的三维重构方法分析1.自底向上自底向上的三维重构方法是以二位顶点为基础逐渐生成三维顶点、三维边、三维面,最后由三维面逐渐合成三维结构的实体,这种方式是以很多基础图形为单元,逐渐自底向上重构,并在过程中结合实际情况对三维图形进行消除重构,相比之下,自底向上的三维重构方法较为学术性,整体严谨性较强且在重构的过程中通过理论性定义和定理来形成一个较为系统的体系,并可以将单面通过切边来分化成更小的平面,并针对各种视图能有效进行识别,在实体类型处理上有着较为优质的表现。

1.模型引导三维重构模型引导三维重构是从几何角度出发,所有较为复杂的实体都是由很多预制定义和基础元素构成,因此需要将这些三维特征以及基础元素进行梳理整合分类,并通过三视图或者投影的方式来对这些基础特征和元素进行阐述和描摹,通过一系列操作逐渐构成三维特征元素模型,并从不同视图不同视角来进行匹配,进而从实体模型中分化出多个子体模型,更精准的进行识别,但是由于模型引导三维重构存在一些不足,因此现阶段逐渐优化出交互识别的方式,通过认为增加辅助线进而将很多不完整的视图和投影进行优化和完善,但是这种交互识别的方式也存在一定的限制性,算法只能同时对两个视图进行作业,但是允许视图存在剖面且能对轴线倾斜与两个视图剖面的元素进行处理,因此在一些特殊领域有着较为广泛的使用方向。

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[2]朱红军,高 潮,郭永彩 2014.1 基于计算机视觉的非朗伯表面三维重构 摘要: 目前的三维重构研究主要针对不透明的朗伯表面,且已经比较成熟,但对非朗伯表面仍然面 临诸多问题。文中主要对非朗伯表面的现有三维重构方法的原理、特点、适用范围和最新研 究方向进行了介绍,对非朗伯表面三维重构的现有问题和发展前景进行了讨论。 Ps:非朗伯表面:在任意发射(漫射、透射)方向上辐射亮度变化的表面.也称非理想漫反射表 面。和朗伯表面相对的。 正文:
[8]黄以君,刘伟军 2010
基于三角点张量的度量重建方法
[4]侯卫萍,王立海 2011 基于原木断层图像的三维重构技术研究 摘要: 用 OpenGL 和 VC++平台进行原木断层ห้องสมุดไป่ตู้像三维重构的研究。首先对断层图像进行轮廓形状 插值,然后对轮廓线进行连续性处理。最后使用双三次 B 样条插值曲面来实现轮廓线的三 维重构。 正文: 1.插值 2.轮廓线进行连续性处理
[3]彭汉国,李春军 2012 基于计算机视觉技术的物体三维重构技术应用 摘要: 基于视觉技术的应用途径,本文提出了一种时物体进行精确三维重构的作。以激光三角测量 原理为一般参照,工作人员完成几何光学建模作业。并运用计算机视觉技术对摄像头暮置进 行二次标定,获取辅助物体三雏重构的 Homography 矩阵,以此完成物体的三维重构。 物体进行中过程当中应用有关激光刀口斜率的拟舍校正方法,使物体的三给重构测量精度达 到了 0.5ram。 正文: 1.测量系统组成 2.几何光学建模 3.标定图获取与矩阵求解 4.坐标矫正与分析 结论: 在规范的工艺操作下.众力发电设备有限公司的中间环焊接工作取得了圆满的成功。所有焊 缝超声波探伤一次合格率 95%以上.在处理后复检达到 100%;经过了一年来的正常运转. 没产生质量问题;按照此工艺制造过程在发电机组制造的品质升级中做出了贡献:为公司 争取了最大的经济及社会效益
[5]陈杰 2006 基于计算机视觉多视图几何的三维重建研究 摘要: 本文对多视图几何的三维重建技术进行了深入的研究,重点研究了二视图几何的三维 重建方法。主要研究和解决了以下问题: 1、介绍了多视图几何的基本理论和方法,研究了 Harris 角点检测器和灰度相关系数 法,实现了角点的自动提取和匹配。 2、基于多视图理论开发出一个自动化程度高的二视图三维重建系统。主要利用了三 角形法计算 3D 特征点,然后利用分层重构的理论将射影结构提升到度量结构。 3、实现一种利用随机采样思想进行二视图基本矩阵估计的鲁棒算法,并全面考虑了 非线性畸变对鲁棒算法的影响。 正文: 1、综述多视图几何基本概念和理论,研究了针孔摄像机模型以及多视图几何的重 要量——基本矩阵,并讨论了计算二视图基本矩阵的算法。 2、实现 RANSAC 鲁棒算法,并用该算法来估计基本矩阵和单应,实验证明该方法就有很 好的鲁棒性,提出了大部分错误匹配,大大提高了估计的精度,从而使重建结果更加 准确。 3、研究非线性畸变模型以及相关纠正方法,研究三种非线性模型畸变参数的求 解方法,实现了基于直线的研究方法,并通过实验分析了图像畸变对视图几何计算的影响。 4、研究分层重构的理论,通过三角形法计算出角点的射影 3D 坐标,然后通过定位 无穷远平面和辨认绝对二次鳆线来提升射影结构到度量结构。 5、在本文的研究中,我们实现利用 MATLAB 开发的一个简单的三维重建系统,通过 两幅图像恢复除了景物的三维形状,并介绍系统的构成和计算流程,给出了实验结果, 为系统的进一步改善和完善奠定了基础。 结论: l、基本矩阵、三焦点张量以及四焦点张量分别集中了二视图、三视图和四视图几何 关系的内在精华,它们的精度对许多重建算法的精度起决定性作用。 2、特征匹配是实现三维重构过程中的重要一步,同时也是视觉领域中的一个瓶颈问 题。 3.直线、曲线等高级的三维物体基元的三维重构,对提高重构精度和效果具有积极的作用。 4、二视图的三维重构问题,对多视图仅做了理论上的阐述,对于多视图几何的内在关系以 及三维重构也是今后需要继续探讨和研究的课题。
5、本系统基于 MATLAB 开发完成,MATLAB 开发环境的缺点就是界面单调,不具实用性, 如何在 Vc 环境下开发一套完整的实用三维重构系统也是今后的重点工作。
[6]李华伟 何文志 2010 无序图像三维重构中的图像选择技术 摘要: 针对无序图像的三维重构问题,本文提出了一种图像选择算法,在三维重构算法运行之前, 首先利用图像间的全局运动估计,去除冗余的图像,有效的减少了问题的规模,同时保持图 像间的大部分连接关系,并能够较好地防止出现退化情况。 正文: 本文主要介绍了一种进行三维重构的图像选择算法。 结论: 文章针对无序图像集三维重构问题,提出一种预处理算法,可以为三维重构提供足够少且充 分的图像,使三维重构算法能够独立于输入图像的数目,为大规模三维重构提供了一种可行 的方案 ,并且不影响本身不需要预处理的数据的结果,并能够有效的避免由于图像间运动 不足而出现退化情况。
目前,针对非朗伯表面的三维重构方法不断涌现,根据采用的光源不同,这些方法可以分为 主动照明型和被动照明型。 被动照明重构方法: 高光区域去除法、镜面反射分量去除法、由镜面反射流到形状法、 主动照明重构方法: 光度立体视觉法、去除高光区域法、去除镜面反射分量法、由形变到形状法、Helmholtz 立 体匹配法。 结论: 针对非朗伯表面的三维重构方法可以分为基于被动照明的方法和基于主动照明的方法,这两 类方法都存在立体匹配问题。 主动照明重构法是非朗伯表面重构的主要方法,其测量精度高,但该方法需要特定的照明条 件,只适用于特定的环境,特别是由形变到形状法,其只适合镜面物体的三维重构,并且计 算复杂度高口 2I。综上所述,各种方法各有优缺点。
[1]王新宇。 学士论文,2004 基于计算机立体视觉的三维重建。 引言: 三维重构是计算机视觉的研究重点,三维重构的目标是要使计算机具有通过二维图像认知三 维环境信息的能力,这种能力将不仅使机器能感知三维环境中物体的几何信息, 包括它的 形状、位置、姿态、运动等,并且能对它们进行描述、存储、识别与理解。 摘要: 本文以 M arr 视觉理论为基础, 对重建过程中图像特征点进行提取及匹配、 摄像机参数的 标定和物体三维模型的贴纹理显示等问题进行了较为系统地研究。 正文: 1、基础矩阵计算往往转化为最优化问 题, 本文采用对极约束作为适应度函数,提出了一 种基于遗传算法的基础矩阵估计方法,对基础矩阵的鲁棒求解进行了一次有意义的尝试。 2、实现了一种三阶段的鲁棒匹配算法。在相关法得到初始匹配的基础上,利用松驰迭代法 消除模糊匹配, 再进一步引入了最小中值法, 剔除了大部分错误匹配, 从而大大提高了 基础矩阵的计算精度, 使得重建结果更为准确。 3、综述了摄像机标定理论和各种标定算法, 并根据本文的研究目 标和实际具有的设备环 境, 选择实现了一种介于传统标定方法和自标定方法之间的新的、更灵活的方法一一张氏 平面标定方法。它既避免了传统方法设备要求高、操作繁琐等缺点,又较自 标定方法精度 高。 4、在三维重建的可视化方面,一般三维重建的结果是离散的三维空间点,本文先对平面图 像进行二维三角化,实际上是表面生成,再将三角平面作为纹理贴到三维空间,得到具有真 实感的物体,改善了重建的效果。 5、在本文的研究中, 我们实现了一个简单的三维重建系统,通过两幅图像恢复出了 物体 的三维形状, 并介绍了系统构成和各功能模块及其所用的 结论: 本论文以 M arr 的计算机视觉理论为基础, 对计算机视觉研究领域中的三维重建这一热点 问题及其子问题,进行了 较为系统的研究,在分析和总结现有各种方法优缺点的基础上,提 出了一套切实可行的方案。 在计算机视觉领域的研究中,基础矩阵是一个重点;特征匹配问题是实现三维重建过程中非 常重要的一步,同时也是视觉领中的一个瓶颈问题;空间直线、曲线、曲面等高级的三维物 体基元的重建对提高重建效果具有积极的作用;镜头的畸变误差往往决定三维重建精度。
[7]张东海 2013 运动技术分析中三维重构框架的计算机自动识别 摘要: 为了解决传统放射状框架存在的一系列问题, 设计、 制作了双平面标定框架, 利用计算 机图形图像学的方法对框架上的标定球进行计算机自动识别。经过框架自动识别精度分析试 验, 双平面标定框架自动识别误差小于 0.5%,实现了运动技术分析中三维重构框架的计算机 自动识别。 正文: 框架设计 1)设计制作了框架的套件: 90 毅定位杆转套、 90 毅定位杆接头套、 凸轮夹与内置定位 销等, 便于框架的折叠和快速拆装, 并能保证精度。 2)双平面框架较传统的放射状框架, 具有携带方 便,操作简便,不遮挡, 易识别, 方向标定杆可水平 360 毅转动, 方便坐标变换等优点。 3)由框架精度分析实验得出, 研制的双平面标定框架在三维测量中相对误差小于 0.5%, 能够满足人体运动测量的需要。 4.2 框架的计算机自动识别 1)本程序可在 Windows 操作系统平台上运行, 利用 VC++6.0 语言编写而成。 2)本程序是由分割提取标定球、图像噪声处理、标记标定球、 计算标定球坐标值、 对标 定球排序 5 大模块组成。 3)利用计算机图形图像学的方法对框架上的标定球进行了计算机自动识别, 具有花费低、 周期短、 精度高、 重复性好等优点, 最主要能够实现运动分析的快速反馈和解决可操作 性差的问题。
3.基于 B 样条的三维表面重构 4.基于 opengl 的原木断层三维重构
结论: 本文讨论了在 0penGL 和 VC++平台上进行原木断层图像三维重构的应用研究。首先对获取 到的原木断层图像进行轮廓形状插值和连续性处理,然后使用双三次 B 样条插值曲面来实 现轮廓线的三维重构,最后形成三维重构效果图。实验结果表明,本文提供的方法可以很好 的将一组原木腐朽断层图像还原为三维立体图,而且程序操作简单,界面友好,图像直观, 可以为原木缺陷检测、原木合理分级、合理造材与造材加工自动化生产、立木健康评价、木 制建筑的强度评价等方面提供应用理论基础和科学依据
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