基于特征点检测的三维模型最佳视点选择

针对三维模型最佳视点选择问题,提出了一种基表面特征点检测的视点选择算法。首先引入一种基于局部平均形心距离差的顶点显著性度量方法,认为三维网格模型表面某顶点的显著性是由该顶点与形心之间距离和该顶点邻域内的顶点与形心之间距离的平均差值来刻画,而不是该点所在位置的弯曲程度所决定;然后根据顶点的显著性大小进行三维模型表面特征点检测;最后针对视点球体上的每个候选视点分析该视点下可见特征点的几何分布和显著度大小计算视点质量,提取出最佳视点。实验结果验证了基于三维模型特征点的视点选择方法的有效性,在能够选择出质量较优的视点的同时保证算法的效率。     

一种基于视点距离的三维模型特征提取算法

如何对三维模型进行特征提取是近年来出现的三维模型检索中的主要问题.文章给出了一种基于视点距离的特征提取算法,该算法利用正规化后的三维模型表面到观察点的距离信息生成六幅距离图像,然后对图像进行二维傅立叶变换并对变换后的频域信息进行低频采样从而得到三维模型的特征向量.该算法克服了基于三维投影的二维图像轮廓算法中丢失模型空域信息、缺乏对图像内部信息进行描述的缺点.实验结果表明,该算法比基于轮廓算法的检索精确度提高了19%.     

面向三维模型高效观察的视点选择技术综述

高效的模型观察,对提高生产实践工作效率具有重要的意义。为此,视点选择技术在近些年得到了很大的发展,是提高模型观察效果的重要技术之一。文章对视点选择技术进行了较系统的梳理,重点讨论了视点度量技术及其发展现状,并探讨了视点采样技术的发展及视点选择技术在多方面应用的情况。最后,讨论了视点选择技术的发展趋势及其应用前景。     

一种基于深度图的三维/多视点视频视点合成方法

基于深度图的视点合成技术已成为国际视频技术研究的热点之一.本文实现的基于深度图的三维/多视点视频视点合成算法,在点对点的三维变换的基础上增加了深度图预处理、去像素重叠、基于空间对象的插值等优化,此外试图针对不同的应用场合,对变换图像进行不同的空洞填补方法.实验结果表明,本方法最后合成的视点图像具有良好的视觉效果.     

基于感知的视点自动选取

为了在三维模型浏览系统中自动选取一个好的视点,使用户能够更有效地获取模型信息,提出一种自动视点选取算法.该算法基于视点信息熵理论和人眼的视觉感知理论,构建出一个与视点相关的模型视觉特征度量函数,并采用类随机梯度下降法来优化求解该目标函数,得到该度量标准下的最佳视点.实验结果证明,与已有算法相比,采用文中算法自动得到的最...     

一种基于问题框架的视点表示模型

在多视点需求工程中,视点表示模型与视点需求信息的获取、描述密切相关,影响着后阶段视点一致性的检查和集成。鉴于需求工程领域的发展,该文提出了一种基于问题框架的视点表示模型,展示了该模型的特点及应用。实践表明,该模型具有实用性和可操作性。     

基于多视点的需求描述模型

本文提出了一个基于多视点的需求描述模型,该模型可通过视点模板来定义用户的需求,此外,本文也结合一个管理信息系统的实例,介绍了使用这一需求描述模型定义软件系统需求的全过程。     

基于粒子群的三维可视化视点优化方法

通常三维可视化的最佳视点选择是通过人工试探,这样会导致反复迭代尝试的次数增加且效率低下,针对上述问题提出了一种基于粒子群的视点优化方法。该方法把视点利用多分辨率层级来表示,引入图像信息熵评价不同视点下绘制的三维图像的质量,熵值作为视点优化的依据和粒子群的适应度函数值。在三维可视化中利用粒子群算法进行视点的智能、自动的优化,从而实现最佳视点的选择。实验结果表明,该方法具有较快的收敛速度,有效地减少了评估次数,可提高三维可视化的绘制图像的质量和绘制效率。     

基于特征点检测的最佳视点选择方法

针对三维模型视点选择问题,提出了基于特征点检测的最佳视点选择方法。算法首先根据三维网格模型的顶点邻接区域信息计算顶点的局部高度,即顶点的显著度大小;然后基于顶点的局部高度值大小,结合非极大值抑制算法进行三维模型表面特征点检测;最后针对视点球体上的每个候选视点分析该视点下可见特征点的几何分布信息,计算视点质量,从而筛选出最佳视点。实验结果验证了基于特征点检测的三维模型视点选择方法的合理性和优越性,所选择的最佳视点能够提供三维模型较多的几何结构和视觉特征信息。     

基于自适应布告板的三维树木表达方法

植被、地形以及人工建构筑物是三维虚拟地理场景可视化表达的基本内容,树木是植被的主要组成部分.由于树木自然形态的复杂性,其真实感表达非常困难.基于几何模型的树木表达可以产生逼真的细节,但场景实时渲染具有巨大的计算负担,而基于纹理的简化模型在真实感表达上有所欠缺,但具有更好的渲染性能.如何兼顾场景渲染效率与视觉真实感受一直...     

利用形状特征的三维人造物体模型正朝向识别算法

仅从三维模型的几何信息推测模型正朝向是一项具有挑战性的工作.文中针对三维人造物体模型,提出了一种全自动的正朝向识别算法.首先分析模型本身面片朝向、模型对称性及模型三维凸包的面片朝向,找出若干组朝向三元组,使得组内3个朝向两两正交;然后将每组朝向三元组构成的标架旋转到标准坐标系,通过对模型面片的法向和面积进行统计,投票筛选出唯一标架,使得模型能够与标准坐标系对齐;最后基于静力学平衡原理、模型可见性等准则,从标准坐标系的6个候选朝向中选取正确的正朝向.在一个三维模型数据库上进行实验的结果显示,该算法可以很好地处理绝大部分模型,包括目前最好的非监督方法不能处理的模型.     

结合视点变换的三维地形无缝绘制算法

针对传统地形裂缝消除技术普遍存在构网速度慢,层次约束强等问题,提出了一种结合视点变换的地形无缝绘制算法。该方法首先根据精度生成LOD粗模型,然后利用纹理映射技术生成精细网格,并根据视点动态调整顶点位置以消除因层次细节过渡产生的T型裂缝。此外,通过CPU-GPU协同工作的方式,将批量构网及渲染的工作从CPU移植到GPU中,提升了整个系统的处理速度。实验结果表明,该方法可以有效消除地形裂缝,保证网格平滑过渡。     

面向三维视频的虚拟视点合成技术研究进展

基于深度图像的虚拟视点合成技术是三维视频信息处理、虚拟现实和计算机图形学领域的新兴交叉技术。介绍了三维视频虚拟视点绘制（或合成）技术的原理;分别就虚拟视点合成过程产生的重叠、伪影、空洞三种问题的产生机理进行分析总结;分类综述了空洞填补中基于背景重建的方法、基于图像补全的方法和基于相关图像的修复方法,并列举了提升合成图像质量的方法。总结并展望了深度学习等技术是虚拟视点合成技术的未来研究方向。     

对3D Warping分解的高质量虚拟视点绘制方法

基于深度图像的虚拟视点绘制（DIBR）作为自由视点视频应用中的核心问题,由其获得的任意视频的质量和速度对于自由视点视频的发展至关重要。为解决经典DIBR方法存在的重叠、空洞、伪影,以及由于重采样导致的细小裂纹问题以提高虚拟视点图像质量,提出了一种基于改进的3D Warping过程的虚拟视点绘制方法。该方法从整个3D Warping过程出发,将3D Warping过程分解成两步而无需进行三维建模,并分别在两步中提出了改进的方法。在第一步中,通过在变换矩阵中引入可调的系数对三维参数进行修改;在第二步中,主要针对由于重采样导致的细小的裂纹问题,提出了自适应一投多算法,在兼顾时间复杂度的同时改善了裂纹问题。实验结果表明,无论从主观质量还是客观评价标准来看,该方法都能够显著提高虚拟视点绘制的图像质量。     

基于三视图的三维形体重建技术

基于工程图纸的三维形体的重建技术是根据形体的二维视图中的几何信息和拓扑信息,生成相应的三维形体,这是一个从爸维到高维的构造过程,文中提出了一个三维形体重建算法,该算法首先根据三视图生成形体的线框图,然后应用左邻边搜索策略求出线框图内的所有面及相应的极小环,最后利用Ｍｏｅｂｉｕｓ规则及工程图的性质,删除重建过程中生成的非法元素,该方法利用二几何基元和三维几何基元的几何性质及生成关系,减少了重建过程中     

Viewpoint invariant exemplar-based 3D human tracking

This paper proposes a clustered exemplar-based model for performing viewpoint invariant tracking of the 3D motion of a human subject from a single camera. Each exemplar is associated with multiple view visual information of a person and the corresponding 3D skeletal pose. The visual information takes the form of contours obtained from different viewpoints around the subject. The inclusion of multi-view information is important for two reasons: viewpoint invariance; and generalisation to novel motions. Visual tracking of human motion is performed using a particle filter coupled to the dynamics of human movement represented by the exemplar-based model. Dynamics are modelled by clustering 3D skeletal motions with similar movement and encoding the flow both within and between clusters. Results of single view tracking demonstrate that the exemplar-based models incorporating dynamics generalise to viewpoint invariant tracking of novel movements.     

基于形体逼近的三维重建算法

该文提出一种新的由三视图重建三维实体的算法,能扩展自顶向下的三维重建算法的形体覆盖域,并在Auto-CAD平台上验证了算法的有效性。算法的主要步骤是首先用平扫-旋转-求交的实体运算法则构造出与所求实体形状相近的实体———第1参照体,再模拟人脑的识图过程:把第1参照体的三视图与初始三视图对比,根据两者之间的差别构造出差异体,再从第1参照体中逐一减去差异体,得到第2参照体、第3参照体......最后得到所求的实体。     

三维物体识别研究进展

出于工业和医疗等领域大量现实应用的需要,如今三维物体识别已成为一个很活跃的研究领域。一般来说,三维物体识别系统可以通过两个阶段的处理来完成三维物体的识别和定位,首先用传感器获取的场景输入数据来得到场景的表达;然后将它与数据库中存储的物体表达相匹配。为了推动该领域研究进一步发展,因而对近１０ａ年中该识别过程中必须解决的感传器类型、三维物体表达方法和匹配策略等３个方面问题的研究成果进行了综述,对主要方法进行分类和总结;并提出了一些三维视觉系统中还需要深入研究的问题,包括对所研究物体形状的限制、复杂背景的影响和表达以及识别中的“整体和局部”的矛盾等。