基于灭点优化的单幅图像三维重建

单幅图像的三维重建避免了基于多幅图像重建的特征匹配的问题,是三维重建研究领域的一个热点。通过对单幅未标定图像进行三维重建,灭点的精度十分重要。提出一种利用直线的参数信息的灭点检测算法得到有效的直线,优化了灭点。首先对图像进行处理,提取出图像中的长直线,分析直线特征,对不同方向的直线进行分组,再根据各方向的直线满足线性分布关系,利用改进的回归算法获取直线参数的线性模型,剔除误差直线,再利用最小二乘法解算灭点。得到精确灭点后,根据灭点的性质获得摄像机的内外参数。交互获得最少的图像二维点,通过计算求得的摄像机内外参数和物体本身的几何特征计算相应的三维坐标,最后进行目标物体的三维重建。此方法有效剔除了无效直线的干扰,提高了灭点精度,以包装盒为例,重建了三维模型并且误差控制在2.5%以内,符合三维重建精度要求。     

多目立体视觉三维重建系统的设计

针对工业产品质量检测过程中产品三维表面的重建问题,提出一种基于多目立体视觉三维重建方法.设计了一套由八个直线分布的工业相机构成的三维重建系统方案.首先通过图像采集模块,在八个不同方向对目标物体进行图像采集.其次对采集到的图像进行预处理,其中包括图像背景抑制和目标物体分割.然后通过相机标定模块,对八个相机进行标定,获得它们的内外参数,并结合Harris角点检测及高斯差分检测算法对预处理后的图像实现特征点提取.在此结果上,再利用三角形法对提取到的特征点进行匹配和校正.最后采用泊松表面重建方法准确地获取和优化角点,并找到角点特征的匹配点,从而对物体进行三维表面的精确重建.实验结果表明,设计的系统能够重建出静止物体的局部三维表面,重建结果中的物体表面完整,结构清晰,表面上的字符重建完整,能够很好地进行识别.     

基于旋转采样光场数据的物体表面重构

光场的旋转采样模式与图像重建的扫描模式具有相似的几何特性.借鉴图像重建的全刻画模型,提出一种基于旋转采样光场数据的物体表面重构算法,给出了旋转采样光场的参数化表示方法,建立了刻画旋转采样光场数据与物体表面关系的模型,得到物体表面特征点对应光线在旋转采样光场中的分布函数.根据分布函数结合图像的特征点匹配建立表面特征点位置的重构算法,由表面特征点生成物体表面的三维点云,实现物体的三维表面重构.实验结果验证了提出的基于旋转采样光场数据的物体表面重构算法的可行性和有效性.     

基于多源点云数据融合的单木树形重建

基于Smart3D 软件、Maptek 软件分别对无人机倾斜影像和地面三维激光点云数据进行融合处理及树木三维建模。通过点云配准、点云降噪以及坐标纠正等一系列处理, 实现了空-地多源点云数据融合技术的树木三维模型重建。基于树木三维重建模型量算的树高、胸径、胸高断面积等几何参数与地面实测的树木参数精度高达99. 7%、97. 8%和94. 1%, 说明基于不同来源的点云数据的树木三维树型重建可以为森林或城市绿地调查提供准确高效的技术途径, 具有广阔的应用前景。     

基于深度学习三维成型的钢板表面缺陷检测

为了解决二维检测方法难以检测带有深度信息的缺陷问题，提出全新的三维重建网络.提出基于多尺度特征增强的级联式三维重建网络(MFE-CasMVSNet)，并与点云数据处理技术结合，用于钢板表面缺陷检测.为了提高三维重建的精度，提出位置导向的特征增强模块(PFEM)和多尺度特征自适应融合模块(MFAFM)，对特征进行有效提取并减少信息丢失.提出基于曲率稀疏化的密度聚类方法 (CS-DBSCAN)，用于精确识别不同部位的缺陷.引入三维检测框，实现对缺陷的定位与检测可视化.实验结果表明，相较于图像几何的重建方法，MFE-CasMVSNet能够更加精确、快速地实现钢板表面的三维重建.相较于二维检测，三维缺陷检测能够精确获取缺陷的三维形状信息，实现对钢板表面缺陷的多维度检测.     

基于激光线扫描的双目立体视觉测量方法研究

为实现工业中汽车、飞机、骨骼和模具外形等物体的三维重建,介绍了基于激光线扫描的双目立体视觉三维测量系统.2个摄像机同时摄取一个扫描激光光条图像,经过图像预处理、光条特征点提取、图像匹配,利用视差计算出光条上所有点的坐标值,即光条处物体的三维信息.通过坐标系之间的转换把各光条统一到同一世界坐标系下,得到整个物体的三维重建.利用该系统对一标定块进行测量,空间距离误差小于0.1 mm,并对鼠标进行扫描测量,得到其表面的三维数据,基本满足逆向工程的要求.     

高速列车车头表面三维重建算法

针对现有三维重建方法在高速列车车头三维表面重建中存在二义性的问题,提出了一种改进的泊松曲面重建算法来对高速列车车头进行表面三维重建.采用混合滤波器对点云数据进行预处理,采用改进的罚函数对泊松曲面重建算法进行最小化,通过改进阈值法消除等值面提取时的二义性,实现了对高速列车车头表面较为精确的重建.结果证明,该方法具有较高的重构精度与效率,对于高速列车车头的三维重建具有良好的适用性.     

基于车载LiDAR数据的建筑物三维重建

车载LiDAR点云数据量大且杂乱无章,当前尚没有完整算法来实现建筑物点云的自动分割和模型重建,特别是带有纹理信息的模型重建.以一栋结构复杂的建筑物为例,结合建筑物实际特征,采用自动与手动相结合、先简单后复杂、凹凸一致性等原则对数据进行分割和滤波处理;再采用点云数据与CAD底图配准的方式进行三维重建、纹理映射和渲染,从而实现结构复杂建筑物的真实三维重建.     

基于机载激光雷达点云的森林场景建模

利用机载激光雷达森林点云数据进行真实森林场景的精细三维重建,为构建数字森林环境与林业资源管理应用提供参考.提出利用点云魔方软件对森林点云数据进行处理,分离得到地面点云和植被点云;采用层堆叠分割方法对森林植被进行分割并提取每株树木的平面位置、树高、冠幅直径及面积等参数;运用景观设计软件SketchUp和Lumion进行森林场景三维建模,模拟真实森林三维场景中的地形和植被效果.以某地区约4万m2的森林场景机载激光雷达点云数据为实例进行森林场景三维重建,从激光雷达数据中分割出的773棵树木点云,结合树种分布、树高及轮廓等信息构建了逼真的三维森林场景.试验结果表明,根据森林点云数据的分割结果能快速高效地构建模拟现实树木形态结构的真实感三维模型,克服传统树木建模精度低和可视化不高的缺点.     

基于点云数据的主成分分析重构表面算法

提出一种基于三维点云数据的主成分分析重建三维表面模型的方法,该方法利用基于主成分分析的动态聚类方法对三维扫描数据进行聚类,进而对点云数据重构一点片,研究在局部利用二维三角网构网技术构建三角网,然后在考虑局部三角网边缘一致性的基础上组合成整体三维表面模型的算法。应用实例表明,该算法能有效地完成重建物体三维表面模型。     

逆向工程特征参数提取技术研究

逆向工程是从已有实物的测量数据点中提取其特征参数进行模型重建的过程,特征参数的提取是逆向工程的关键技术之一。该文提出了一种新的回转面特征参数提取算法,将蚁群算法应用在逆向工程的特征参数优化过程中,首先建立回转面特征参数提取数学模型,然后运用蚁群算法实现过程优化,从而提取出特征参数,实现回转面图形重建,最后通过实例验证了该算法的有效性,该算法提高了特征参数提取精度和效率,适用于空间任意位置回转面的特征参数提取。     

RE-SOFT系统架构及关键技术

介绍了专业反求工程软件RE-SOFT的体系结构,提出了两条解决反求工程CAD建模的路线和策略：一是再现产品从二维到三维的设计过程,即基于截面特征的反求建模路线要求,首先解决点云切片、二维特征元提取、约束施加以及截面曲线全局约束优化,然后通过拉伸、旋转等手段重构曲面模型;二是解决功能特征曲面“分治”再现和优化设计的快捷方法,即基于曲面特征的反求建模强调从点云中直接提取圆锥曲面、过渡曲面、规则扫略面等特征元素,并通过三维特征间的拓扑约束和全局优化生成曲面模型.通过以上两条基于特征的反求建模理论研究和实现,可以看出新一代反求工程软件更加重视建模过程和结果表达的完整参数化,寻求更高水准的支持产品变形设计和创新设计.建模实例表明,应用RE-SOFT系统可以快速获得完整特征表达的理想CAD模型.     

基于点云数据三维重建方法的研究

由于三维激光扫描仪采集的点云数据是离散的,这些离散的点云数据由于分辨率有限,缺少灵活性,导致无法满足对实际场景重建出具有几何精确性的模型。为解决上述问题,用Delaunay三角化方法构造网格逼近物体的i维表面模型,把离散的点云数据连续化生成表面模型来模拟场景,实验证明该方法有效。     

一种适用于规则形体的三维重建方法

给出了一种适用于规则形体的三维重建方法,从待建模对象的若干不同角度的照片出发,先通过特征提取和交叉匹配获得足够多的特征点,并以协方差作为相似性度量依据,采取分布匹配策略剔除错误匹配对,然后通过空间点重建和表面重建法重建出目标对象的三维模型,并从采集的图像中提取真实纹理,对图像进行二维三角化,三角化的二维点列再映射到三维空间,为三维模型添加纹理,得到具有真实感的外观模型.实际应用验证了所提方法的正确性和有效性.     

特征光斑单目视觉空间定位方法

为了满足地面试验中运动目标位姿参数视觉测量系统的研制需求,基于单目视觉原理设计了大视场条件下实际平面上特征光斑的精确空间定位方法.建立了特征光斑的成像模型,给出了实际平面对特征光斑空间位置的约束,进而提出了特征光斑的单目视觉空间定位方法,并依据实际平面的特点设计了高阶曲面型、分块平面型和分块曲面型等三种类型实际平面上特...     

点云目标检测残差投票网络

高精度的三维目标检测是实现物体感知的关键技术,对自动驾驶、机器人控制等应用的落地具有重要意义.为提高三维目标检测的精度,对算法VoteNet改进,提出了一种基于残差网络的端到端的高精度三维点云目标检测网络ResVoteNet.具体来说,设计了适用于点云数据的残差网络骨架,提出了残差特征提取模块以及残差上采样模块,并集成...     

基于散乱点云数据的曲面重构方法

散乱点云的三维重构有广阔的应用前景,通用高效的重构算法是研究重点之一,目前大多采用三角面片重构,与通用CAD/CAM系统中的四边域重构不兼容。本文提出一种在三角域上对散乱点云数据进行NURBS曲面重构的方法,结合了三角面片重构的灵活性与NURBS曲面重构的通用性。首先对测量点     

一种非结构环境下目标识别和3D位姿估计方法

为提高非结构环境下目标识别准确率和位姿估计精度,提出一种利用Kinect V2 RGB-D传感器并基于目标的CAD模型进行不同类型目标自动识别和3D位姿估计的新方法.利用虚拟相机获取目标CAD模型的深度图像,并将目标的模型转化为点云图,采用体素栅格滤波减少场景点云中的点数;利用点对特征描述子(PPF)作为CAD模型的全局描述子,并将相似的PPF划分成一组放进一个hash表,用于识别和定位目标,所有目标的hash表组成了3D模型数据库;利用基于投票策略的方法对不同类型目标进行检测识别和3D位姿估计,并采用位姿聚类的方法和ICP配准进行位姿修正,再通过奇异值滤波剔除误匹配位姿,从而提高位姿估计精度.在虚拟机器人实验平台仿真环境中分析了3种管接头的识别率和位姿估计误差,结果表明:3种管接头平均识别率96%,位置误差4 mm,姿态误差2°,能够满足机械臂抓取要求.将提出的方法与两种主流位姿估计方法进行了对比实验,结果表明,提出的方法无论是识别率还是F1分数都要优于其他两种方法.     

零件轮廓表面检测与三维重构技术的研究

基于零件实物样件的几何模型反求技术已成为CAD/CAM领域的研究热点之一,现提出一种基于面结构光投影法的复杂零件轮廓表面检测与三维重构技术.此技术通过向被测物体表面投射条纹光栅,得到包含物体表面形状的畸变条纹,畸变条纹图像由CCD拍摄并传送至计算机,通过对畸变条纹图像的分析处理,得到被测物体表面的三维外形数据信息.根据检测得到的三维点云数据的特点,用基于曲率抽样的拓扑矩形阵列进行了NURBS曲面拟合.实验结果表明基于面结构光投影法的重构系统具有检测准确、快捷、非接触等特点,且能对复杂零件外形进行有效检测与三维重构.     

数码城市的街道立面自动三维重建

如何快速实现街道景观的三维可视化对于城市三维建模而言具有重大意义.针对以往立面三维重建依赖于矢量图或者空间三维点云辅助并且自动化程度不高等问题,提出通过直线匹配、基于灭点解算方位元素、大倾角影像自动纠正、拼接、立面凹凸边界自动识别的自动三维重建方法,本重建方法以线、面特征为基元且不依赖于矢量图或者空间三维点云辅助.通过实验验证了本方法重建出的三维模型正确、简洁、高效,应可满足数码城市中三维街景快速可视化的需要.