基于三维视觉的室内景观虚拟设计方法研究

为了提高室内景观虚拟设计的逼真效果,改善室内景观虚拟设计的合理性,进而指导室内装修和平面设计,提出一种基于三维视觉的室内景观虚拟设计方法。采用Multigen Creator三维建模技术进行室内景观的虚拟重建,构建室内景观虚拟设计的平面图像,采用边缘相关性种子点匹配方法进行室内景观虚拟图像的特征分割和像素分解。结合室内景观图像的设计关键点与轮廓信息优化配准方法进行三维视觉的重构,通过自适应跟踪渲染技术提高室内景观平面设计的逼真度和空间利用效率。仿真结果表明,采用该方法进行室内景观虚拟设计,视觉效果和景观的色彩融合性较好,具有较好的指导价值。     

运动视觉误差分析的模型设计与实现

针对运动目标模型三维建模中,视觉误差导致建模的准确性不好的问题,提出一种基于运动视觉误差补偿的三维模型设计方法。采用全息投影方法进行三维运动模型图形采集,结合边缘像素特征提取方法进行三维模型的体绘制,根据运动视觉误差补偿方法构建图像重构的三维数据场,进行运动模型的边缘轮廓特征提取和Harris角点检测,实现运动模型的三维重建和视景仿真重构。仿真结果表明,采用该方法进行运动模型重建,输出三维模型的噪点较小,轮廓特征配准精度较高,运动图像识别的视觉误差收敛到零,提高成像质量。     

基于激光扫描反射式三维视觉的室内场景CAD模型研究

针对常规模型在配准过程中所需迭代次数过多的问题,提出基于激光扫描反射式三维视觉的室内场景CAD模型研究。获取原始图像空间分布情况,分析场景特征,利用金字塔分层结构,建立高斯差分尺度空间,得到匹配数据,利用池化层提取语义信息,完成基于激光扫描反射式三维视觉的室内场景CAD模型的建立。设计实验,将所建立模型与三种常规模型对比,对比结果证实,所构建模型在配准过程中所需的迭代次数更少,能够有效缩短迭代时长,提高效率。     

基于增强现实技术的激光全息三维图像重建研究

为提高激光全息三维图像重建后的图像信噪比,设计一种基于增强现实技术的激光全息三维图像重建方法。首先对激光全息图像进行去噪处理与图像边缘特征处理,然后建立摄像机模型,并转换坐标系,采用增强现实技术对激光全息图像特征点配准,最后采用非局域平均法进行重建,以此完成基于增强现实技术的激光全息三维图像的重建。实验结果表明,此次研究的方法提高了图像的信噪比,在51 dB左右,还降低了激光全息图像配准的误差,达到0.01%左右,光线遍历覆盖度为99.84%,覆盖区域更全面,表明此次研究的方法具有一定的有效性。     

基于功率谱AR模型的3D激光虚拟图像重建研究

当前常用的无样本图像重建方法具有分辨率低的弊端,有样本图像重建方法得到的3D激光虚拟图像重建结果有很大误差。为此,提出一种基于功率谱AR模型的3D激光虚拟图像重建方法。建立功率谱AR模型,将Burg技术和自相关法结合在一起,得到合理的AR模型参数。在存在平移、旋转参数的情况下,在功率谱AR模型基础上对图像进行配准处理,先完成旋转步长,然后进行平移估计与步长,以提高旋转配准精度与平移配准精度。将3D激光虚拟图像信息看作希尔伯特空间的元素,依据配准结果,在重建的3D激光虚拟图像重建视觉效果达到要求或连续若干次迭代结果改变情况区域稳定的情况下,结束迭代,实现3D激光虚拟图像重建。经验证,所提方法重建精度最低为97%,重建误差最低为2%,而且重建花费时间较短,证明了本文方法在图像重建方面的优越性,可应用于图像重建的相关工作中。     

基于注意力和特征融合的光学遥感图像配准

针对部分基于深度学习的光学遥感图像配准模型配准精度较低、用时较长的问题，提出了一种结合了注意力块和残差网络的配准方法。首先使用随机颜色抖动增强数据，然后采用改进的双注意力块过滤图像中的无关信息和干扰信息，紧接着采用改进的残差网络提取过滤后图像的高、低维特征信息并进行融合。最后利用双向相关特征匹配得到两个匹配关系，并计算合成图像的匹配参数，再通过仿射变换完成图像配准。在四个数据集上的实验结果表明，平均配准精度提升了6.87%,而平均配准时间仅为1.23秒，提高了光学遥感图像配准的精度与效率。     

三维激光扫描图像快速实时匹配方法改进研究

为提高三维激光扫描图像匹配效率,研究基于特征提取的三维激光扫描图像快速实时匹配改进方法。采用基于改进动态直方图均衡的三维激光扫描图像增强方法,在保证图像高频区域灰度与低频区域灰度一致的条件下,均衡地增强三维激光扫描图像,通过基于SIFT算法的三维激光扫描图像特征提取方法,提取增强后图像中的核心特征向量后,使用基于改进BRISK算法的三维激光扫描图像快速实时匹配方法,通过特征点匹配的方式完成三维激光扫描图像匹配。实验结果验证:所提方法对彩色、灰度两种三维激光扫描图特征点匹配图像具有较好的增强效果,可实现彩色、灰度两种三维激光扫描图像的快速实时匹配。     

激光扫描与倾斜摄影空地协同的建筑物三维模型构建方法

建筑三维模型是智慧城市建设的关键空间数据基础设施。针对当前倾斜摄影建模、激光点云建模等单一建模方法存在局限性，融合建模方法存在工作量大、效率低、误差积累大等问题，提出一种利用激光扫描与倾斜摄影空地协同的建筑物实景三维模型构建方法。首先利用倾斜摄影获取建筑顶层和侧面中上部分的点云，增加贴近摄影方法提升建筑侧面效果，利用激光视觉跟踪快速扫描建筑物中低层并实时拼接。其次对两种点云进行去噪与精简，采用特征点匹配算法与ICP配准方法结合的方式进行精确配准，最终构建完整的建筑实景三维模型。最后通过试验开展模型结果分析、精度评估及效率分析。结果表明，该方法构建的三维模型不仅效果较好、精度高，而且效率得到较大提升，为建筑物三维模型构建提供了一种新方法，具有很好的工程应用价值。     

一种基于虚拟三角形的图像自动配准方法

图像配准是图像处理和分析的关键技术之一.本文提出了一种基于虚拟三角形的图像自动配准方法来处理具有全局刚体变换的图像配准问题.该方法主要分三步:首先采用改进的Harris算子从参考图像和待配准图像中分别提取角点特征,将每三个角点顺次连接起来构成一个虚拟三角形;然后运用刚体变换模型下匹配虚拟三角形对全等的准则找到全等性最好的一对虚拟三角形,利用它们的对应顶点求解刚体变换模型参数的初始值;最后根据刚体变换模型参数的初始值和一个预设的门限得到所有的匹配角点特征,通过它们求得最终的刚体变换模型参数.实际图像实验结果表明:本文提出的图像自动配准方法是正确和有效的,并具有较高的配准精度.     

建筑簇群全景图像空间布局人工智能规划方法研究

为了提高建筑簇群空间布局规划能力,提出基于空间边缘轮廓特征检测技术的建筑簇群全景图像空间布局人工智能规划方法。构建建筑簇群全景图像空间规划成像模型,采用多样性的图片结构重构方法进行建筑簇群全景图像空间区域信息增强处理,建立建筑簇群全景图像的边缘轮廓特征检测模型,构造建筑簇群全景图像多尺度特征分解模型,采用机器视觉方法进行建筑簇群全景图像的先验形状模型参数估计,根据参数估计结果实现建筑簇群全景布局和人工智能规划。仿真结果表明,采用该方法进行建筑簇群全景图像空间规划的智能性较强,规划合理性较好。     

Feature points matching for face reconstruction based on the window unique property of pseudo-random coded image

Structured light vision systems have been successfully used for accurate measurement of the 3D surfaces of an object, in which a pseudo-random coded structured light image pattern is projected onto the target object through a projector, and the coded information image produced by its surface is captured by a CCD camera in order to recover its 3D surfaces. In this kind of computer vision technology, 3D face reconstruction is a hot research topic. This paper presents a method for feature points matching used in 3D reconstruction. In this method, the feature points can be identified exclusively taking advantage of the window unique property of a pseudo-random array. Thus, the matching problem can be solved by finding the correspondence between 2D coordinates of feature points in the pixel image and those in the code of the projected template. Then, the 3D reconstruction can be carried out with only a single image with the benefit of easy operation and simple calculation. An experiment for 3D face reconstruction with simulated data is given. The performances show that this method has high matching precision for object matching of feature points.     

VR激光成像噪声过滤技术研究

VR激光成像中存在大量随机噪声,为了提高VR激光虚拟成像能力,提出一种VR激光成像噪声过滤方法,对采集的三维小区域物体的特征图像,分块匹配和自适应信息融合,完成虚拟VR激光图像重构处理,结合模板匹配技术,对VR激光虚拟成像的特征匹配和滤波处理,采用多层Gabor小波降噪方法进行激光小区域成像后的图像降噪处理,对降噪滤波后的激光小区域成像输出采用改进的虚拟现实仿真技术实现图像重建,实现噪声过滤。仿真结果表明,该方法去噪分辨率更强,抗干扰性与传统方法对比,迭代60次后,成像信噪比达到最大49.5 dB,更优于贝叶斯方法的25.4 dB与主成分分析方法的25.4 d B。负载开销与时延的对比也较其他两种方法更为经济。     

具有曲面纹理馆藏文物三维重构的逆向设计研究

本文采用非接触式测量技术,通过提取文物二维照片中的颜色信息和深度信息,采用ZBRUSH和3D打印技术实现复杂曲面馆藏文物的数字化模型三维重构。极大的避免了对文物的再次损伤,实现对一些仅有照片保存的馆藏文物的数字化实体模型三维重构,丰富了文物的保护方法,并同时为其他领域与逆向重构技术相结合提供理论依据和技术支撑。     

互相关算法在运动目标距离选通激光三维成像中的应用

在微光成像中,距离选通成像是一种获取目标三维信息的有效手段。对于静止目标而言,可以通过对目标切片成像,获得不同选通距离的目标图像,进而通过二值化算法或质心算法获得目标的三维图像。而对于运动目标而言,在切片成像的同时,目标的空间位置会发生变化,因此需要对不同选通距离的目标图像进行配准,而后才能获得目标的三维图像。搭建了基于像增强电荷耦合器件(ICCD)的距离选通实验系统,提出了一种基于像质评价的互信息配准算法配准激光图像目标的空间位置,然后对配准后的激光图像通过互相关算法获得三维图像,并在保证一定的三维精度基础上,逐渐减少激光图像的像幅数,最后与二值化算法和质心算法三维重构进行了实验对比,实验结果表明,互信息配准算法能够有效配准激光图像,互相关三维成像算法精度高于二值化法和质心法,最少采用2幅图像即可获得目标的三维点云图像,大大降低了对运动目标三维成像的难度。     

基于主动式全景视觉的管道形变检测及重构技术的研究

研究了一种采用主动式全景视觉传感器(ASODVS)的 管道内表面全方位检测方法。基于主动式全景视觉检测原理, 提出了一种能够快速、全方位获取管道内壁三维点云信息,实现视觉检测管道形变的全景激 光视觉系统; 利用携带有ASODVS的爬行机器人进入管道内部,采集激光横断扫描全 景图像;然后根据提 取的管道内壁三维点云数据计算最小直径、横断面面积等几何特征判断变形率;最后根据三 维点云圆周分 布的特征,采用三角格网模型进行三维重构。实验结果表明:基于主动式全景视觉的管道内 壁全方位检测 系统能够实时完成对管道凹凸形变的检测和识别,并恢复管道内壁的三维形貌,具有较高的 检测精度。     

基于PCA-TrICP的多源点云无缝三维重建

针对三维重建时使用单一数据源的局限性问题,融合异源的倾斜影像和三维激光点云进行三维实景重建。在前期工作中,利用倾斜摄影技术对校园图书馆建立初始模型,生成影像点云,并使用三维激光扫描仪获取其立面数据,完成去噪及拼接等预处理工作。针对预处理过后的影像点云和激光点云数据的配准,首先使用主成分分析方法对数据降低维度,对齐跨源点云的姿态方向,并利用数据的空间几何中心匹配得到初始位姿;然后使用TrICP算法完成低重叠率的跨源点云的精确配准。实验结果表明,本文粗配准方法的精度达到0.32 m,远高于快速点特征直方图算法精度;在精配准的精度分析中,建筑物立面的独立精度为0.03 m、0.08 m、0.22 m,整体精度相对于传统ICP算法提高了53.5%,达到了0.08m。     

基于深度学习的数字图像修复算法最新进展

数字图像修复是一项利用计算机技术还原破损图像的缺失信息,从而实现自动修复破损图像的技术,其广泛应用于文物修复、图像去雾、电影特效生成等方面。近年来深度学习的发展为图像修复提供了新的思路,即将估计缺失信息的问题转为有条件的图像生成问题。基于深度学习的图像修复研究已成为底层计算机视觉问题的研究热点之一。本文对深度学习在数字图像修复领域的最新进展进行总结归纳,并详细阐述卷积模式和网络结构优化的研究进展,最后对未来的研究方向进行展望。      

二维平面内的增强现实虚实配准问题研究

增强现实是把计算机产生的虚拟物体或其它信息合成到用户看到的真实世界中的一种技术。实现虚拟信息与真实景象的正确匹配或有机结合是每个增强现实实用系统都必须完成的一项重要任务。文中在对二维平面内增强现实应用研究分析的基础上,重点讨论了图像分析技术在虚实配准问题中的应用,提出了一种基于数值背景表达的快速虚实配准策略,以提高虚实配准过程中场景特征点提取的精度和速度。