基于激光点云数据的三维运动图像重构技术北大核心CSCD

为了解决三维运动图重构时存在的重构测量距离与实际距离误差大、激光点云数据数量多和重构图像清晰度对比低的问题,提出了基于激光点云数据的三维运动图像重构技术,通过配准多帧激光点云数据,从中获取激光点云数据集,再采用平面拟合方法对激光点云数据集实行去噪处理,最后利用曲面重构法完成对曲面模型的拟合,实现三维运动图像重构。实验结果表明,通过对三维运动图像重构进行测量距离与实际距离的对比、激光点云数据数量的对比和测量图像与实际图像清晰度的对比测试,验证了三维运动图像重构技术的实用性高。     

基于虚拟现实技术的三维图像重构研究

针对传统基于主动偏振成像的三维图像重构方法重构过程中图像统计信息表达能力较差,导致重构后三维图像精度低,研究一种基于虚拟现实技术的三维图像重构方法。选取Visual C++可视化软件开发平台和VTK三维图像处理软件作为三维图像重构实现平台,将原始图像通过数据输入以及文件解析等步骤导入计算机后,对原始图像进行图像滤波、图像分割以及图像插值等预处理,处理后的图像在VTK软件中利用包围盒法先构建图像重构的三维数据场,依据图像重构三维数据场绘制图像三维直接体,通过图像三维直接体获取三维图像重构输出公式,实现基于虚拟现实技术的三维图像重构。仿真结果表明,采用该方法对10幅图像进行三维图像重构,重构图像平均遍历覆盖度高达97.99%,重构精度均高于97%。     

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。     

Hadoop分布式的海量图像检索

传统基于内容的图像检索方法通过相似度测量算法获取检索结果,对海量图像存在检索效率低和精度差的弊端,因此设计基于Hadoop分布式的海量图像检索方法,其基于Hadoop云平台对海量数码图像实施分布式运算,采集图像SURF特征,采用K-Means聚类方法将相似图像SURF特征聚集起来,通过TF-IDF数据挖掘技术对图像特征实施量化,进而基于Hadoop平台中的Lucene框架塑造海量图像数据的索引模块和搜索模块,依据用户输入的图像SURF特征塑造海量图像数据索引,完成相似图像的准确检索。实验结果说明,所提图像检索方法检索出的图像质量佳,对海量图像进行检索的效率和精度高。     

云计算下大数据非结构的稳定性检索方法

传统的云计算Hadoop分布式多层体系架构数据检索模块难以满足云计算下大数据非结构的稳定性检索需求,因此采用需要结合存储非结构化大数据的特点,塑造新的集群的基础环境,通过云、端并重的形式,实现大数据非结构的稳定性检索。引入一种非结构大数据索引框架,作为非结构化数据库,当成数据检索引擎,改进云计算下大数据非结构的检索服务,给出检索技术在检索非结构化大数据过程中的关键代码。实验结果表明,所设计系统在检索云计算下非结构大数据的过程中,具有较高的查准率和较低的检索时间,可实现非结构云数据的稳定性检索。     

线结构光测量的NURBS算法曲面重构

针对传统的曲面重构算法效率低下和繁琐的问题,提出一种基于线结构光测量获得三维点云数据和NURBS算法曲面重构方法。利用线结构光的非接触性、高效率和高精度的特点获取三维模型的三维数据并且能够避免视觉测量中的配准问题,然后利用高斯滤波、非均匀网络压缩原理、八叉树算法对三维对云数据进行去噪、压缩、数据索引后,有效提高了数据的重构效率,最后采用NURBS算法对曲面进行重构。以普通硬盘为例,运用所提方法进行曲面重构,实验表明曲面重构方法比传统曲面重构方法速度更快,误差小于0.05 mm,具有很好的精确性和高效性,为以后的曲面重构研究领域的提供了重要的研究方法。     

基于体素分割与识别的红外目标三维建模

文中基于单幅温度图像,利用单元分解表示法重构组合体三维模型.首先采用以极限腐蚀为标记集的SKIZ对组合体二值图像进行分割,再用内点角点分类法和SKIZ角点分类法相结合将检测到的角点和关键点分类,然后利用同类角点和关键点坐标确定构成组合体的各体素在温度图像中的区域,得到独立的标准体素,接着根据单独标准体素所具有的几何特性对它们所属类别进行识别,再利用提取的关键参数对其进行重构,最后将简单体素三维模型进行叠加,得到目标组合体的三维模型.     

基于分类和3D-SPIHT算法相结合的多光谱图像压缩

文中提出了一种基于分类预测的三维SPIHT算法,并对多光谱1~7波段图像进行了压缩实验。首先对图像数据作三维变换,空域采用浮点97小波去除相关性,谱域分类预测去除冗余;再根据分类预测算法获得系数的残差图像,并对残差图像进行三维SPIHT编码; 而对分类预测时得到的码书和索引表进行哈夫曼无损压缩; 将这3个编码文件传送到解码端用于图像重构。实验证明该算法具有很好的重构效果。     

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。     

一种基于清晰度的显微浮雕轮廓术

提出了一种基于清晰度的显微浮雕轮廓术。 采用5倍显微物镜,将正弦条纹通过投影仪从显 微镜目镜瞳口处耦合投射到载物台上,按照一个合适的步长移动Z轴,用CCD采集一系列不同 离焦量下 的条纹图像,用variance清晰度评价函数计算清晰度与离焦量之间的归一化曲线图,由此建 立清晰度与高 度的查找表;然后,放入待测浮雕物体,用CCD采集对应的条纹图像,采用图像分割分解不 同浮雕高度的 区域,再计算各区域内条纹的清晰度,根据查找表查找相应的高度,从而得到待测浮雕物体 不同区域的高 度信息,以此来重构浮雕物体的三维形貌。实验仿真分析证明了该方法的可行性,硬币上数 字为“0”的浮雕 物体表面三维形貌重建结果证明了该方法的有效性,其误差范围在[－2μm,2μm]之间 。