三维激光扫描测量系统的三维图像数据压缩

三维彩色激光扫描测量系统是利用计算机视觉的原理对物体进行三维测量和重建,以获取物体的三维图像。三维图像的数据量很大,文中研究了三维图像的压缩策略和算法,采用三角形条带的网格压缩方法,以及顶点数据的编码方法,可以把三维图像的存贮空间减小到压缩前数据的１／６,从而有效地解决了测量系统在实际应用环境下的图像存贮和传输问题。     

一种三维网格模型零水印算法

提出一种三维网格模型零水印算法,突破了常规水印算法修改模型数据以嵌入水印的作法.通过三维网格模型的几何特征构造水印信息来实现三维网格模型的版权保护,解决了三维网格模型水印算法中水印鲁棒性与透明性之间的矛盾.实验结果表明:该算法对几何变换、网格简化、随机噪声和剪切攻击都具有较好的鲁棒性.     

三维激光扫描数据的网格简化

针对三维激光扫描仪获得的彩色人头数据集压缩问题，提出了基于区域分割的顶点合并网格简化算法。该算法分为区域分割和网格简化两个阶段。在对三维彩色人头数据集进行区域分割的基础上，把网格点分为：区域边界点（在顶点合并操作中，它只能与边界点合并）和区域内部点，然后根据区域加权的误差评价函数进行网格简化。实验表明，该算法压缩比高，网格简化质量好。     

利用网格卷积特征的三维形变目标分类

三维目标的形状变化给目标识别带来很大挑战,同时三维网格模型的不规则数据结构难以直接应用卷积运算提取三维目标特征.对此,本文提出了一种高效的三维形变目标的网格卷积特征表示方法,准确提取形状信息并进行分类.首先通过网格卷积运算获得形变目标中典型局部曲面形状分布,其次通过马尔科夫链对曲面形状的空间共现关系建模,从而形成三维模型的全局特征描述,最后采用支持向量机实现形变目标分类.该方法将连续多项式函数作为卷积模板,实现针对不规则数据结构的网格卷积运算,并且给出了卷积模板参数的无监督学习方法.在标准非刚性三维模型数据集SHREC10与SHREC15上的实验结果表明本文方法能有效提取三维网格模型的形状信息,分类准确率分别达到了92.88%与96.54%.     

基于机载激光雷达数据的复杂建筑物三维自动重建方法

为了解决复杂建筑物三维模型重建存在的边缘像素清晰度低和重建效率低的不足，提出基于机载激光雷达数据的复杂建筑物三维自动重建方法。首先通过机载激光雷达快速采集复杂建筑的三维点云数据，并剔出异常点云数据；其次采用SIFT算法提取点云数据特征点，通过梯度特征提取匹配特征点，根据特征点进行平移与旋转，完成复杂建筑点云数据配准；然后对建筑边缘三维阈值提取，获得高精度重建阈值；最后通过三维轮廓交边拼接优化，复杂建筑物三维自动重建。通过对比测试证明了本方法重建建筑物三维模型的边缘像素的灰度值为25～215,灰度值跨度较大，边缘像素清晰度较高，三维模型的重组时间为60 min～145 min,耗时较少，重建效率较高，说明了本方法对复杂建筑物三维自动重建的应用效果较好。     

造影中冠状动脉的三维序列重建和运动估计

提出采用snake模型对多角度造影图像序列中的冠状动脉血管轴线进行三维序列重建和运动估计的方法.snake能最函数综合考虑了曲线本身的特性、图像数据以及冠脉形态和运动的先验知识,确保三维snake曲线在内外力的共同作用下,直接在空间中变形,最终停留在三维血管轴线上,从而同时完成血管轴线的三维提取、三维序列重建、运动跟踪与估计,提高了重建的精度和速度.采用临床图像的实验验证了算法的可行性.     

结构光三维传感器测量网相关技术

针对大尺寸复杂物体的全自动、高精度、大数据密度、真彩色三维成像与测量,基于条纹结构光三维传感器,阐述了多节点三维传感器测量网络相关技术。涉及单三维传感器的条纹分析和相位重建、系统标定和三维重建两大关键技术点分析,多节点三维传感器测量网络的构建与优化、多节点三维传感器测量网络的标定、测量三维深度数据与纹理数据的匹配与融合等相关技术。并给出了部分实验原型机及实验结果。     

基于优化三维变形模型参数的人脸重建方法

针对基于三维(3D)变形模型的人脸图像重建方法对人脸特征点检测不准确导致的重构模型形状表达能力不稳健问题,提出了一种优化3D变形模型参数的重建方法.首先,通过改进的位置映射图网络准确提取和定位人脸特征点,并以此为基础得到初始模型参数.然后,为了提高模型的精准度和泛化能力,融合基于回归方法得到的参数获取优化的模型参数.最后,对3D变形模型进行优化,得到最终的人脸模型.用真实人脸作为实验数据的结果表明,本方法能实现精确的3D人脸重建.     

基于三维彩色点云的物体识别算法

随着新一代深度传感器的出现,使用三维(3-D)数据成为物体识别研究的热点,而且提出了很多点云特征描述子.针对传统的采用点云形状特征描述子在目标描述方面的不足,提出了一种基于三维彩色点云的物体识别算法.首先提取点云数据的视点特征直方图(VFH)和颜色直方图(CH),然后对提取的形状特征和颜色特征分别通过支持向量机(SVM)进行预分类,最后将上述2个识别结果进行决策级融合.提出的算法在Washington RGB-D数据集进行训练和测试.结果表明,该方法与传统的采用点云形状特征描述子相比,其物体的正确识别率有了显著的提高.     

激光点云在三维模型重构中的应用

提出激光点云在三维模型重构中的应用研究。采用三维激光扫描仪获取某目标的激光点云数据，基于曲率精简处理激光点云数据，以此为基础，应用快速CPD算法拼接激光点云数据。由于拼接后激光点云数据依然散乱，采用泊松表面重构算法重构三维网格，以重构三维网格为依据，通过纹理映射理论实现三维网格模型参数化，从而实现了三维模型的整体重构。实验数据表明：与对比方法相比较，应用提出方法获得的激光点云数据精简度较大，三维模型重构时间较短，三维模型重构精度较高，充分证实了提出方法激光点云在三维模型重构中应用效果较好。     

基于激光扫描的人脸三维重建方法

针对人脸三维重建,基于RGB 激光扫描系统,提出了一种彩色三维重建方法。首先,以直接标定的方法,建立了数码相机采样图片的像素坐标系与世界坐标系的映射关系;利用相机拍摄的三色激光照明下的标准色板图像,标定了数码相机对三原色的感光曲线,即建立了相机三原色记录值与标准值之间的关系。然后,以人脸为目标,提出了从获取扫描数据到进行三维重建的完整方法。最后,经迭代法匹配,输出为通用的三维模型格式,实现了人脸在毫米量级上的三维重建。该方法简化了标定过程,算法简单,系统造价低,可推广至各种物件的三维扫描重建。     

基于多特征融合的三维网格质量评价方法

三维网格客观质量方法研究对三维网格处理方法设计有重要指导意义。现有的三维网格质量评价方法大多采用单一特征来表征三维网格的失真程度,难以全面描述人眼对三维网格失真的视觉感知。在提出基于分区的曲率奇异值分解的结构相似性(CSSIM)特征的基础上,进一步提出多特征融合的三维网格质量评价方法。提取的特征通过随机森林的聚合,训练得到三维网格的客观质量评价模型,预测评价分数。经过在两个公开的三维网格数据库(LIRIS/EPFL general-purpose和LIRIS Masking)上的验证,其结果表明相比现有代表性方法,所提出方法的评价结果与人眼主观感知评价结果的一致性更好,表面其符合人眼的视觉感知。     

基于多视影像的三维数码城市快速自动建模方法的研究

提出了一种基于多视影像的三维数码城市快速自动建模的方法。首先获取重建区域的多视(多角度)影像,经过数字摄影测量处理之后,自动获取地面的三维信息,然后在人工干预下半自动地获取建筑物的几何信息,并自动从多视影像中提取建筑物屋顶和墙面的纹理,建立建筑物的三维模型,最终建立重建区域的三维场景。实验结果表明,该方法是可行的、有效的。     

Technologies for 3D mesh compression: A survey

Three-dimensional (3D) meshes have been widely used in graphic applications for the representation of 3D objects. They often require a huge amount of data for storage and/or transmission in the raw data format. Since most applications demand compact storage, fast transmission, and efficient processing of 3D meshes, many algorithms have been proposed to compress 3D meshes efficiently since early 1990s. In this survey paper, we examine 3D mesh compression technologies developed over the last decade, with the main focus on triangular mesh compression technologies. In this effort, we classify various algorithms into classes, describe main ideas behind each class, and compare the advantages and shortcomings of the algorithms in each class. Finally, we address some trends in the 3D mesh compression technology development.     

三维物体形状检测与重构系统的研究

三维物体形状检测与重构技术是计算机图像处理技术的一个分支，在众多领域有着广泛的应用前景。文中介绍了基于面结构光投影法的三维物体形状检测与重构系统，阐述了测量原理，建立了数学模型，给出了系统检测与重构的步骤，并根据检测得到的三维点云数据的特点，提出了适合本课题的简单、有效的三角网格化方法。实验结果证明该系统能够进行有效的检测与重构，具有很好的应用价值。     

Spectrum‐Based Color Reproduction Algorithm for Makeup Simulation of 3D Facial Avatar

Various simulation applications for hair, clothing, and makeup of a 3D avatar can provide more useful information to users before they select a hairstyle, clothes, or cosmetics. To enhance their reality, the shapes, textures, and colors of the avatars should be similar to those found in the real world. For a more realistic 3D avatar color reproduction, this paper proposes a spectrum‐based color reproduction algorithm and color management process with respect to the implementation of the algorithm. First, a makeup color reproduction model is estimated by analyzing the measured spectral reflectance of the skin samples before and after applying the makeup. To implement the model for a makeup simulation system, the color management process controls all color information of the 3D facial avatar during the 3D scanning, modeling, and rendering stages. During 3D scanning with a multicamera system, spectrum‐based camera calibration and characterization are performed to estimate the spectrum data. During the virtual makeup process, the spectrum data of the 3D facial avatar is modified based on the makeup color reproduction model. Finally, during 3D rendering, the estimated spectrum is converted into RGB data through gamut mapping and display characterization.     

基于27邻域网格的医疗图像三维重建

为实现医疗图像三维重建中的网格简化,提出一种基于27邻域网格建立三角形网格拓扑的新方法。首先利用移动立方体(MC)算法从一组计算机层析(CT)图像序列中提取三维重建体数据,将二维图像转化为由一组三角形面片组成的三维模型网;然后利用27邻域网格算法对此三角形网进行空间扫描,构建出三维模型的网格拓扑;最后利用二次误差测度(QEM)算法对所得三维模型拓扑进行简化,实现医疗图像三维模型动态可视化操作。通过使用Visual C++软件平台和OPENGL库对医疗图像进行三维重建,重建效果表明,本文方法的计算效率要优于传统的循环迭代方法;与传统的建立网格拓扑方法相比,本文方法具有算法简单、速度快、运算复杂度与数据量呈线性增长的优点。     

基于STL转换为X3D格式的研究与实现

通过对STL三角网格模型和X3D语法规范的分析与研究,根据X3D对三角形的相关定义和描述,提出了一种将STL三角网格模型转换为X3D格式的算法。该算法在实现将STL转化为X3D的同时,又完成了对STL文件中冗余数据的处理,使得转换后的X3D文件大小相当于原来STL文件大小的1/7左右,非常有利于三角网格模型在网络上的传输和操作。最后,以Java作为开发系统平台,运用Java3D及其装载器组件实现了转换后的X3D的装载和浏览,从而使STL文件可以在Internet环境下实现产品信息共享和可视化的操作。