基于RGB-D相机的多视角机械零件三维重建

为了低成本且高效的实现对机械零件的三维重建和参数测量,研究了利用RGB-D相机从6个角度拍摄机械零件,获得零件不同角度的深度图像与彩色图像,通过坐标转换将深度图像转换成点云数据。首先利用滤波算法去除点云噪声,分割出机械零部件的点云数据,并利用PCA主成分分析法计算点云数据的法向量;使用最近点迭代算法(ICP)实现相邻三视角点云数据的配准,得到正背面的点云,将正背面点云进行旋转融合得到最终的目标点云数据;最后使用泊松重建算法得到完整闭合的零件三维模型。实验结果表明本文的三维重建方法具有较好的鲁棒性和准确性,重建得到的三维模型细节清晰,点云误差较小。     

基于Kinect的三维重建技术综述

详细介绍了三维重建和Kinect工作原理;对现有利用Kinect进行三维重建的技术方法进行了说明,重点对配准过程中的迭代就近点(ICP)算法的相关改进进行分析和比较;并在上述基础上对Kinect Fusion做了介绍和说明,列举其最新改进和应用;最后对基于Kinect的三维场景重建的发展趋势进行了简单总结和展望.     

三维重建中点云模型与纹理图像的配准

研究三维立体图像优化问题,实现高真实度的纹理图.由于立体图像重建过程产生累加误差,影响匹配精度.目前半自动和自动纹理贴图中三维扫描数据与高分辨率纹理图像对应点配准精度低、计算量大.为解决上述问题,在标准ICP(Iterative Closest Point)算法的基础上,提出一种改进的LM-ICP 2D和3D配准算法.通过法向量内积加权的最近点迭代,动态更新特征对应,减小误匹配点对配准精度的影响,并利用LM(Levenberg-Marquardt)算法优化投影矩阵.采用真实数据进行仿真.实验表明,提出的算法能得到精度高、真实性强的匹配图像效果,为设计提供参考.     

心内膜表面几何模型三维重建算法研究

心内膜三维表面重建是心内膜三维标测系统中的关键问题。为了满足实际应用需求, 根据采集到的散乱点云数据的特点, 提出了一种改进的泊松表面重建算法。在估计表面点云法向量的基础上, 对表面点云法向量进行法向量一致化处理, 有效地控制时间复杂度, 快速重建出平滑的心脏模型。针对泊松表面重建算法中构建MC曲面出现的二义性问题, 提出一种消除二义性的简化改进方法, 可以更加精确地获取模型逼真表面, 提高重建的速度和精度。同时, 可以根据医生的要求, 对重建出的模型实时修正, 满足临床应用。最后, 通过实验验证了算法的有效性和可行性。     

基于二维激光雷达的自动室内三维重建系统

设计了一个基于二维激光雷达的自动室内三维重建系统.系统的硬件由一套自行设计的基于2D激光雷达的三维扫描系统和一台电脑构成.介绍了系统的软件模块,提出了结合最近点迭代(ICP)和通用多边形裁剪(GPC)的3D平面场景合成方法.ICP能够获得不同采集位置之间的位置变化,以此能将各个不同位置获得的3D场景转换到同一坐标系下.场景合成时的碎平面问题通过GPC方法来解决.实验结果表明:该系统成本低,精度高,能稳定可靠地实现室内场景的自动三维重建.     

果树重建与果实识别方法在采摘场景中的应用

为了实现柑橘采摘机器人的精准采摘,以及在采摘过程中为避障路径规划提供有效的指导,提出了一种自然场景下柑橘树三维重建与成熟柑橘识别的方法。利用Kinect v2获取柑橘树的彩色图像和深度图像并通过深度阈值分割的方法去除背景;通过彩色图像和深度图像配准得到点云,并通过统计滤波器中的Kd-Tree算法进行离群噪声点去除,利用ICP算法对其进行迭代融合,对融合后的点云,采用泊松曲面重建算法对柑橘树进行三维重建;通过结合成熟柑橘的颜色特征信息在不同的颜色空间下对其进行分割识别。实验结果表明:所研究的方法对柑橘树重建精度达到94. 83%,对成熟柑橘的识别率达到94. 72%。     

基于标准肤色的人脸图像纹理合成与三维重建应用

本文提出一种基于单幅人脸图像并结合标准肤色的人脸图像纹理合成和三维重建算法.首先,利用ASM算法提取人脸特征点,并通过基于局部线性嵌入算法的编辑传播实现颜色转换,使图像人脸色调与三维人脸模型标准肤色一致.接着,将人脸图像五官区域与标准肤色图进行泊松融合,并考虑眉毛遮挡情况,利用人脸对称性或眉毛模板还原眉毛.尤其对于半遮挡眉毛,采用Li模型和角点检测相结合的方法重建眉毛轮廓,得到最终人脸纹理图.最后通过纹理映射将人脸纹理图映射到三维人脸模型上,得到较好的个性化三维人脸重建效果.实验表明,本文算法能够适用于不同复杂背景和光照条件下拍摄的人脸图像,具有较快的处理速度,能够应用于人脸实时重建产品中.     

基于卷积神经网络的室内场景三维重建技术研究

三维场景重建技术是计算机视觉领域的十分重要的研究课题。传统三维场景重建大多是专业工程师通过手工制图实现,效率不高且成本较高。对此提出一种基于卷积神经网络的三维场景重建方法。该方法在对2D图像进行语义分割的基础上,提取分割后的室内场景元素图像块,训练一个基于卷积神经网络的三维模型匹配模型;再将匹配得到的三维模型结合深度图构造的残缺三维模型,进一步进行组合,从而完成室内场景的三维重建工作。实验验证了该方法的可行性和优异性。     

基于自适应聚合与深度优化的三维重建算法

针对现有基于多视图的三维重建方法未充分考虑像素点在其余视图的可见性,从而导致重建完整度不足,且在弱纹理和遮挡区域重建困难等问题,提出了一种应用于高分辨率的三维重建网络。首先提出了一种引入可见性感知的自适应成本聚合方法用于成本量的聚合,通过网络获取视图中像素点的可见性,可以提高遮挡区域重建完整性;采用基于方差预测每像素视差范围,构建空间变化的深度假设面用于分阶段重建,在最后一阶段提出了基于卷积空间传播网络的深度图优化模块,以获得优化的深度图;最后采用改进深度图融合算法,结合所有视图的像素点与3D点的重投影误差进行一致性检查,得到密集点云。在DTU 数据集上与其他方法的定量定性比较结果表明,提出的方法可以重建出细节上表现更好的场景。     

基于手持单相机序列图像的三维重建

提出了基于手持单相机序列图像的射影和欧氏重建方法。利用编码点确定单相机的外部姿态参数,非编码点确定空间点的三维坐标。施加绝对二次曲面的本质条件到射影畸变矩阵中,提高了算法的鲁棒性。实验结果表明,该方法的3D重建结果精确可靠,能够满足逆向工程等应用的要求。     

基于二维视图特征的三维重建

在分析现有ＣＡＤ二维参数化设计,三维参数化设计以及三维重建方法的基础上,基于工程图图形的整体宏观性,图形拓扑性及三维视图的投影规律,提出了二维视图特征的概念及一种新的工程图处理方法。     

基于二维透视图像的建筑物基本体素三维重建

根据建筑物由基本体素构成的特点,研究从一幅简单建筑物二维图像中重建三维图形的方法.利用透视原理,通过从建筑物二维影像中抽取三维几何信息,分析透视几何图形与体素之间的关系,重建基本体素的三维坐标,在三维空间中重新构建建筑物外形.并利用VLISP在AutoCAD中实现.     

基于AutoCAD2000平台的几何元素三维重建技术

介绍了在AutoCAD2000的平台上用Visual LISP语言编程实现几何元素三维重建的技巧,通过对几个主要判别原则的探讨。成功地编写了几何元素三维重建技术的实用化程序。     

基于地层轮廓的三维重构的设计和实现

在进行海底地质地层调查勘探时,通常根据测量仪器采集的数据生成地层断面轮廓线,按照这些连续的轮廓线的分布特征及其灰底不同来粗略地分辨地层的性质.然而这些单一的剖面轮廓还不足以直观地反映该地域整体地层的三维形状分布信息.根据地质地层分布的特性,通过对相邻断层轮廓线点集的匹配和三角剖分算法来进行地层分布的三维重构,并利用基于三角域的Bernstein-Bezier曲面构造三次光滑曲面,从而模拟三维的地层分布效果图.     

基于水平集模型的3D表面重建

综合模糊技术和水平集方法,提出了基于水平集模型的3D表面重建的方法,为了使重建结果不受噪声影响且与模型初始位置无关,在模糊分割的基础上,引入了模糊外力,在该外力作用下模型能逼近任意复杂的物体表面;利用水平集方法使模型能重建任意拓扑结构的重杂物体,实验结果表明该方法的有效性。     

A fast algorithm for ICP-based 3D shape biometrics

In a biometrics scenario, gallery images are enrolled into the database ahead of the matching step, which gives us the opportunity to build related data structures before the probe shape is examined. In this paper, we present a novel approach, called “Pre-computed Voxel Nearest Neighbor”, to reduce the computational time for shape matching in a biometrics context. The approach shifts the heavy computation burden to the enrollment stage, which is done offline. Experiments in 3D ear biometrics with 369 subjects and 3D face biometrics with 219 subjects demonstrate the effectiveness of our approach.     

基于轮廓线法的汽车类外观专利图像三维重建

对立体产品的外观设计专利图像进行三维重建是外观设计专利三维检索的基本前提。结合汽车类外观专利图像的特点,提出汽车类外观专利图像三维重建方法。该方法利用三视图理论及汽车模型的对称性,根据俯视图信息确定主视图与后视图之间在不同高度的距离,进而获取三维空间点坐标;对车轮部分的连接进行特殊处理,并按照子轮廓线连接法构造四角面片,实现三维模型的重建。实验结果表明:1)与传统方法相比错误面片数降低了19.4%;2)重建效果图在外形上与实际物体更为接近。     

基于相机模型投影的多目标三维人体跟踪算法

针对基于二维目标检测和卡尔曼滤波的多目标人体跟踪算法在视频拍摄角度不定的情况下,检测算法生成不同角度人体二维检测框的朝向和尺度混淆以及卡尔曼滤波器随机初始化造成的初始跟踪误差逐步放大问题,提出一种基于相机模型投影的多目标三维人体跟踪算法.在人体检测阶段,提出Multi-task RCNN(MTRC-NN)网络,使用人体...     

基于自旋图和ICP算法的3D实体签名算法

针对已有的3D实体真实性认证方法中实体的标识不与实体自身绑定且难以验证的问题,提出了一种面向3D实体的签名算法。给出了3D实体签名算法的设计思想、签名产生算法以及签名验证算法。在粗配准和精匹配阶段分别通过自旋图(Spin Image)和ICP(Iterative Closest Point)算法对签名表面和待测表面进行匹配,从而提高了验证的准确率。对所设计的签名算法进行了实验仿真,所获得的迭代误差和匹配率表明该算法可以区分原始和伪造的签名表面,进而证明了算法的有效性。     

任意摆放的二次曲面体的三维重建

本文采用特征点匹配的方法,先由二维视力获取三维空间的点和曲线,然后经过一系列线性运算得出三维曲面。本算法可对任意二次曲面进行三维重建,不仅对曲面的空间摆放沿有限制,而且对曲面自身的对称性也无要求。因此,可将重建对象扩展为圆柱、椭圆柱、球、椭球、双曲面、抛物面等。本文给出的算例表明了算法的有效性。