无序多视图分类及其有序化技术

无序图像分类问题是多视图匹配、三维重构、图像检索等应用的基础研究。提出一种新的相似度度量准则,准确划分场景相关图像和非相关图像;接着在通用匹配算法的基础上,提出试探匹配算法和种子扩散算法2种加速策略,显著提升了无序多图匹配及分类的效率,为三维重构等应用提供了更好的基础数据。     

视图插补与透视同伦变换

基于未标定图像序列实现任意视点插补,是目前视点插补技术研究中的热点.本文首次将同伦变换引入视点插补问题研究中,提出并证明了基于透视同伦变换的视图插补定理,并针对可忽略遮挡关系的简单场景给出了基于未标定图像序列的透视同伦变换.算法实现的关键在于对摄像机内外参数的估计,同时对实验结果作了详细分析,指出实验结果的优劣(算法实现瓶颈)在于对应关系的建立.     

有效视角图像切片嵌合法全息体视图的数值重构

全息体视图打印技术是当下广泛应用的一种全息技术。近年来本课题组提出了一种新的对视角图像进行预处理并进行全息体视图打印的方法,称为有效视角图像切片嵌合(EPISM)法,该方法可以通过一步记录实现传统两步法的全息打印效果,具有很高的研究价值。为了在光学实验之前对EPISM法全息体视图的打印结果进行预测,提出一种EPISM法全息体视图的数值重构算法,采用该算法对EPISM法处理过的合成视角图像进行数值重构,可以在光学打印之前预先得到不同观察角度和观察位置所看到的再现图像。将数值重构图像与原始采样图像以及光学实验再现像进行比较,结果表明:该算法可以较好地对EPISM法全息体视图打印的光学实验结果进行模拟。     

基于多媒体技术的三维人物图像动态重构

针对基于自标定的三维人物图像动态重构方法不能准确获取人物运动形态的三维位置,重构结果存在较高的偏差的问题,提出基于多媒体技术的三维人物图像动态重构方法,采用单目图像重构算法完成人体三维姿态重构。对多媒体技术中单摄像机拍摄的单目人体运动图像进行重构时,首先基于人体树状模型,采用基于部件检测器的二维肢体检测算法完成人体二维肢体检测;再采用基于关节点图像坐标的三维姿态重构算法,依据人体二维姿态检测结果,通过预测关节点反投影误差的退火粒子滤波算法完成人体三维姿态的跟踪,实现三维人体图像动态重构。实验结果说明,所提方法可准确实现三维人物图像动态重构,具有较高的重构精度和效率。     

基于即时稠密三维重构的无人机视觉定位

传统景象匹配定位方法在用于低空无人机定位时,易因低空航拍图像视场小,且与卫星图像（带有地理信息）的拍摄角度差异大而失败.本文提出了一种基于即时稠密三维重构的无人机视觉定位方法,通过将稠密三维点云与卫星图像匹配以实现无人机定位.首先根据图像序列快速估计摄像机位姿,而后使用多深度图协同去噪与优化算法生成稠密三维点云,随后通过变换观察视角由稠密三维点云生成与卫星图像拍摄视角相近的虚拟视图,最后将虚拟视图与卫星图像匹配并得到无人机的地理坐标.由于稠密三维点云包含多张图像的信息,覆盖面积大,且可变化观察视角,因此能够有效克服上述两个问题.实验证明了本文方法的有效性.     

自适应三维分数阶微分增强算法

针对三维数字图像在重构预处理阶段分辨率不高、模糊等影响重构精度的问题,提出了基于自适应三维分数阶微分的增强算法。在将二维分数阶微分推广应用至三维的基础上,尝试性地基于图像自身梯度信息和相邻体素间梯度变化构造了自适应三维分数阶微分阶数,并给出了三维离散滤波模板。利用三维切片图像自身梯度信息解决了不同属性图像及不同图像区域最优的分数阶微分阶数不同的问题,提高了实时处理效率。将自适应增强算法应用至三维边缘曲面追踪算法,可以重构出精度更高的三维数字图像。     

基于VLSI设计实现的高效颜色插补算法

针对Bayer格式阵列的CMOS图像传感器(CIS)片上系统(SoC)中图像信号处理单元(ISP)的研究,提出一种适合VLSI实现的高效颜色插补算法。算法重点重建了缺失的G分量,先进行像素边缘判断,进而结合边缘方向梯度加权计算,使得G分量的重建有效避免了传统方法中易造成边缘变模糊的现象;对于B和R分量的重建,充分利用小范围内已知的像素分量值对其进行线性插补,使得插补后的值更接近真实值。通过对色彩测试标板和自然图像的模拟实验表明,该算法插补后的图像与传统算法相比更清晰、信噪比更高。算法基于VL-SI设计实现,并通过FPGA验证,结果表明,该算法易于片上实现,耗费资源892个LE,最大频率可达142MHz,完全满足实时处理需求。     

一种B—Spline曲面插补算法

本文提出了一种Ｂ－Ｓｐｌｉｎｅ曲面的插补算法．该方法采用修正了的控制点集构造三维Ｂ—Ｓｐｌｉｎｅ，使生成的曲面插值原控制点列，并使用递推法进行插补坐标增量值计算，其处理速度快、节约大量的内存空间，实践证明为一种有效的插补算法．     

基于BWT和FVQ的极低比特率图像编码算法

该文提出了一种基于双正交小波变换(BWT)和模糊矢量量化(FVQ)的极低比特率图像编码算法。该算法通过构造符合图像小波变换系数特征的跨频带矢量,充分利用了不同频带小波系数之间的相关性,有效地提高了图像的编码效率和重构质量。该算法采用非线性插补矢量量化(NLIVQ)的思想,从大维数矢量中提取小维数的特征矢量,并提出了一种新的模糊矢量量化方法一渐进构造模糊聚类(PCFC)算法用于特征矢量的量化,从而大大提高了矢量量化的速度和码书质量。实验结果证明,该算法在比特率为0．172bpp的条件下仍能获得PSNR＞30dB的高质量重构图像。     

基于影灭点的单视图三维重构

提出了一种单视图三维重构有大量平面构成,存在大量的方法,该方法需要用户提供图像点及其对应三维点之间的几何信息。由于结构场景平行性和正交性约束,所以该方法主要应用于结构场景的三维重构。重构过程分为两部分：首先,基于三组互相垂直方向的影灭点,对方形象素摄像机进行定标;然后,基于用户提供的共面性和场景平面的影灭线,计算点的三维坐标。采用真实图像测试,说明该方法有效且简单易用。     

Augmented Lagrangian-based Algorithm for Projective Reconstruction from Multiple Views with Minimization of 2D Reprojection Error

In this paper, we propose a new factorization-based algorithm for projective reconstruction from multiple views by minimizing the 2D reprojection error in the images. In our algorithm, the projective reconstruction problem is formulated as a constrained minimization problem, which minimizes the 2D reprojection error in multiple images. To solve this constrained minimization problem, we use the augmented Lagrangian approach to generate a sequence of unconstrained minimization problems, which can be readily solved by standard least-squares technique. Thus we can estimate the projective depths, the projection matrices and the positions of 3D points simultaneously by iteratively solving a sequence of unconstrained minimization problems. The proposed algorithm does not require the projective depths as prior knowledge, unlike bundle adjustment techniques. It converges more robustly and rapidly than the penalty based method. Furthermore, it readily handles the case of partial occlusion, where some points cannot be observed in some images.     

基于多幅未标定图像的三维度量重构

提出了一种基于多幅未标定图像，恢复场景三维几何的优化矩阵分解算法，该算法先通过迭代逼近得到射影重构，然后通过估计绝对二次曲面，将射影重构更新到度量重构。采用真实图像测试，获得好的实验结果，说明该方法简单易用。     

基于秩1的射影重建方法

 提出了一种能够将所有图像平等看待基于秩1的射影重建方法,该方法并不是直接求解射影空间结构点和投影矩阵,而是求解射影空间结构点的深度因子及投影矩阵.本文利用射影空间结构点可以由图像点及深度因子构成的特性,构造了一个秩为1的矩阵,用线性迭代的方法求取空间结构点的深度因子,最后完成射影重建.模拟实验和真实实验数据结果表明,该射影重建方法具有收敛性好、重投影误差小及运行速度快等优点.     

一种基于虚拟平面的立体视觉的重建方法

该文分析了在立体视觉系统下未定标图像间的对极几何关系,通过证明虚拟平面的平面射影坐标与立体射影坐标的关系,提出了一种在射影几何意义下进行立体视觉重建的几何方法,在计算转移矩阵及重建点的立体视觉时,采用精确的非线性算法,提高了算法的精度。     

缺失投影数据的估计研究

在CT图像重建中,由于CT设备本身的结构和重建算法的局限性以及病人自主或者非自主的运动破坏了投影数据的一致性和完整性。当投影数据采集或投影角度不完全时,通常采用代数重建算法(ART)及其改进算法进行重建。但由于ART算法运行速度较慢,耗时较多。本文从恢复缺失的投影角度出发,通过比较不同的插值方法,采用双线性插值法对不完全角度下的或缺失的投影数据进行估计,得到了一定的成效,并对其投影图像进行恢复,从而缩短了运行时间。     

线性迭代子空间射影重建法

该文提出了一种基于子空间线性迭代的射影重建方法,该方法利用所有的图像序列构成的行向量生成的线性子空间之和与射影重建结构点构成的行向量生成的子空间是同一线性子空间及在该子空间中任何一个基底都可以作为射影重建的特性,线性迭代地求取射影重建及图像深度因子。模拟实验和真实实验表明,该射影重建方法具有鲁棒性好、收敛性好及重投影误差小等优点。     

Continuous Stereo Self-Calibration by Camera Parameter Tracking

This paper presents a consistent framework for continuous stereo self-calibration. Based on a practical analysis of the sensitivity of stereo reconstruction to camera calibration uncertainties, we identify important parameters for self-calibration. We evaluate different geometric constraints for estimation and tracking of these parameters: bundle adjustment with reduced structure representation relating corresponding points in image sequences, the epipolar constraint between stereo image pairs, and trilinear constraints between image triplets. Continuous, recursive calibration refinement is obtained with a robust, adapted iterated extended Kalman filter. To achieve high accuracy, physically relevant geometric optimization criteria are formulated in a Gauss-Helmert type model. The self-calibration framework is tested on an active stereo system. Experiments with synthetic data as well as on natural indoor and outdoor imagery indicate that the different constraints are complementing each other and thus a method combining two of the above constraints is proposed: While reduced order bundle adjustment gives by far the most accurate results (and might suffice on its own in some environments), the epipolar constraint yields instantaneous calibration that is not affected by independently moving objects in the scene. Hence, it expedites and stabilizes the calibration process.     

基于秩1约束的三维重建方法

假设相机为正投影模型,提出了一种基于秩1约束的三维重建方法,该方法并不是直接求解空间结构点和投影矩阵,而是求解空间结构点的深度及投影矩阵。本文利用空间结构点可以由第1幅图像点及深度构成的特性,构造了一个秩为1的矩阵,利用该矩阵求取空间结构点的深度,最后完成三维重建。模拟实验和真实实验数据结果表明,该重建方法具有较高的重建精度。      

Reconstruction 3D robuste du visage: approche duale « mouvement-structure »

An original approach for three-dimensional reconstruction and animation of human face with a monocular and un-calibrated acquisition system is presented. This method is based on the classical analysis-synthesis scheme. A three-dimensional reconstruction of shape and movement is performed with a combination of two algorithms using the well-known “Zfrom motion” principle. Therefore a pre-processing step is needed to first detect the human face on vidéoconférence sequence. Then, a set of points is tracked with a new hybrid and adaptive block-matching algorithm using the Delaunay tessellation. A local algebraic projective invariant family performs the 3D movement classification to satisfy the 3D synthesis assumptions. Experimental results on synthetic and noisy data set validate the entire approach.     

最小特征值的迭代非刚体三维射影重建方法

为了从图像序列中重建出非刚体三维射影重建,本文提出了一种最小特征值的迭代非刚体射影重建方法.该方法利用所有的图像点和深度因子组成一个低秩图像矩阵的特性,将投影求解转化为矩阵特征值及特征向量的求解,迭代地求解深度因子,实现非刚体的三维射影重建.该方法能够保证算法能够收敛到全局最优解.模拟实验和真实实验结果表明,本文方法具有收敛性速度快、误差小等优点.