基于全周多视角的三维重建技术

提出一种基于圆分度台的三维模型拼接技术，其核心是把双目立体测量系统安装在步进电机控制的旋转平台上，旋转拍摄多视角下的场景影像，由所记录的相应角度值，通过坐标变换将不同视角场景模型进行三维拼接．论述了旋转装置的参数标定以及同一视点下不同视角的坐标转换关系．该方法只需一次标定，自动完成测量数据的采集与拼合，非常适合于近景场景下的三维数据采集与重建．实验结果表明,系统具有较高的拼合精度．     

三维视觉传感器多视角曲面测量数据的一种配准拼接方法

本文提出一种将三维视觉传感器多视角曲面测量数据进行拼接从而获得被测物体整个表 面模型的方法．首先在给定不同视角之间初始坐标旋转矩阵R和平移矢量T的基础上,采用一 种迭代配准方法求解更为准确的R和T,从而将不同视角下测量三维数据转换到同一坐标系下 ;然后通过引入三维空间的球坐标系,将配准后物体表面数据按其空间角度进行网格化处理 ,得到覆盖整个物体表面的数据网格．本文最后给出了配准建模实例．     

基于双目内窥镜的散斑三维重建系统研究

传统的内窥镜只能提供清晰的图像,无法进行三维测量和三维重建.该文提出一种基于立体视觉原理的双目内窥镜系统,用于实现三维测量和三维重建,并开发了一套基于双目内窥镜的散斑三维重建系统.为了提高系统的标定精度和三维重建质量,该文提出一种高精度双目内窥镜标定参数优化方法及基于光轴双次旋转的立体校正算法.其中,测量系统由一个结构...     

建筑物三维场景重建方法

针对建筑物模型的规则性问题,基于一幅或多幅非标定图像,对建筑物结构进行多视角三维场景重建,得到360°观测模型。区别于传统三维重建方法,该方法无需先标定摄像机参数与逐点配准、不依赖深度数据和高分辨率图像。实验结果表明该方法解决了单张图像方向性感知视野受限的问题,在系统复杂度和速度上优于传统方法。     

一种雷达和摄像机的空间标定方法

多传感器融合技术已经广泛应用在智能汽车环境感知领域中;雷达和摄像机的空间标定是伴随信息实时融合的道路检测技术的基础;结合智能汽车的实际应用,提出了针对激光雷达和摄像机的空间标定方法;通过特制的标定板来获得雷达数据和图像数据,选取激光雷达坐标系作为世界坐标系,通过参数拟合的方法来求取图像坐标系与雷达坐标系的变换关系,进而实现两种传感器的空间配准;该方法只需要标定板就能够完成激光雷达和摄像机的空间标定,标定精度高,实现了多个传感器世界坐标系的统一,避免了后续处理中数据解释的二义性;实验结果表明这种方法简单准确,满足系统要求。     

多视角深度图配准算法下破损古建筑三维重建

为解决因古建筑结构复杂且序列杂乱导致的三维重建耗时过长、几何细节效果较差等问题,利用多视角深度图配准算法设计了新的破损古建筑三维重建方法.在标定摄像机坐标的基础上,确定摄像机与真实三维场景间的位置关系,然后采用棋盘角点信息标定法标定转轴的具体坐标,从而确定局部空间坐标.随后分别在相机坐标和世界坐标系统内提取建筑破损部分的所有点,融合两个点集即可实现三维重建.在仿真环境中,以图像工具库Open GL为处理平台,对破损大佛进行三维重建.实验结果表明:所提方法最终的呈现效果较好且抗干扰能力更强,能够满足实际操作要求.     

一种融合纹理的三维图像重建快速实现方法

为了得到完整的三维模型,介绍了一种融合纹理的三维图像重建快速实现方法。通过对不同视角的深度图像的手动粗配准、ICP算法精配准以及全局配准得到这些深度图像的旋转平移矩阵。通过vrippack,三维重建出完整的三维图像,用TextureStitcher对得到的三维图像进行纹理映射,从而实现融合纹理的三维图像的快速重建。文中在论述配准算法主要思想和实现步骤的同时,也用实验验证了方法的可行性与通用性。     

利用混合特征的多视角遥感图像配准

目的 多视角遥感图像配准是遥感图像处理领域的一项关键技术,其目的是精确获取图像间被测区域发生的几何变换关系。由于航拍视角变化以及地物的空间分布和几何形状的复杂度,多视角遥感图像间会产生非刚性畸变问题,增加了图像配准的难度,为此本文提出一种利用遥感图像SIFT（scale-invariant feature transform）特征点阵的全局和局部几何结构特征进行多视角遥感图像配准的算法。方法 通过增加对SIFT点阵的几何结构特征描述以及利用SIFT点阵间全局与局部几何结构特征的互补关系,提升存在非刚性畸变的多视角遥感图像配准精度。 结果 实验使用谷歌地球的卫星影像数据以及无人机航拍遥感数据对本文算法进行了测试,并与3种同类算法（SIFT、SURF（speeded-up robust features）、CPD（coherent point drift））进行对比实验,本文算法在存在非刚性畸变的多视角遥感图像配准中能够有效地提升SIFT特征点阵的配准精度,从而获得更加准确的多视角遥感图像配准结果。结论 本文实现了一种结合SIFT特征点阵的全局和局部几何结构特征进行多视角遥感图像配准的算法,实验结果表明了该方法对存在非刚性畸变的多视角遥感图像能够有效地进行配准,可适用于同源多视角情况下的遥感图像配准问题。     

三维重建中深度图像配准方法研究

三维重建是计算机视觉的主要目的,也是计算机图形学领域的研究热点。通过两两配准和多视角配准的深度介绍和举例说明,系统介绍了深度图像配准方法。通过这些方法可以大大简化三维物体的识别和定位等问题,开辟了机器视觉的一个新途径。     

基于Xtion传感器的玉米果穗三维形态指标测量系统

为了快速无损测量玉米果穗三维形态指标,设计了一种基于Xtion传感器的玉米果穗三维形态指标测量系统。采用Xtion配合电动转台采集多视角玉米果穗点云数据,利用ICP配准方法对完整果穗点云数据进行配准拼接,采取泊松重建方法对配准后的点云数据进行三维重建,最后利用散度原理进行果穗体积的计算。结果表明：测得的体积值与其真实值之间的误差在9%之内。该方法为自动化玉米果穗三维形态指标测量提供了切实可行的新途径。     

A multiview 3D modeling system based on stereo vision techniques

This paper introduces a stereo vision system to automatically generate 3D models of real objects. 3D model generation is based on the merging of multiview range images obtained from a digital stereo camera. Stereo images obtained from the camera are rectified, and a correlation-based stereo matching technique reconstructs range images from them. A turntable stage is also employed to obtain multiple range images of the objects. To register range images into a common coordinate system automatically, we introduce and calibrate a turntable coordinate system with respect to the camera coordinate system. After the registration of multiview range images, a 3D model is reconstructed using a volumetric integration technique. Error analysis on turntable calibration and 3D model reconstruction shows the accuracy of our 3D modeling system.Received: 2 August 2003, Accepted: 20 September 2004, Published online: 25 February 2005 Correspondence to: S.Y. Park     

一种基于平面模板的虚实配准算法

虚实配准是增强现实的关键技术。因为有运算量小实时性强的特点，利用平面模板进行虚实配准被广泛使用。本文算法利用平面模板进行虚实配准中的单应性映射关系，建立从平面模板坐标系到摄像机坐标系3维空间坐标转换和从摄像机坐标系到投影平面的3维-2维空间坐标转换，既减小了运算量，又解决了人工定标的问题。在实现虚实配准的基础上，进一步探讨了配准的优化问题，对关键的单应性矩阵进行优化筛选，提高虚实配准的强劲性，实现部分标志点被遮挡情况下的虚实配准。实验结果证明，本文算法成功实现了虚实配准，并在抗遮挡性上有强劲的表现。     

飞行时间3维相机的多视角散乱点云优化配准

针对目前基于飞行时间(TOF)原理的3维相机实现物体完整表面的3维点云重建过程中,多视角散乱点云配准精度低的问题,提出一种优化配准方法。该方法通过构建一个目标功能函数,并结合相邻点云的转换矩阵对该目标函数进行最小化求解,直接获取任意位置的点云到基准点云所处坐标系的绝对转换矩阵,避免了对连续点云之间的配准而引起误差的累加。对不同的物体进行实验,实验结果表明,该方法在保证点云配准速度的同时,提高了多视角点云配准的精度,物体点云模型重建效果较好,有利于实现后期3维曲面网格的重建。     

飞行时间三维相机的多视角散乱点云优化配准方法研究

针对目前基于飞行时间(TOF)原理的三维相机实现物体完整表面的三维点云重建过程中,多视角散乱点云配准精度低的问题,本文提出了一种多视角散乱点云优化配准方法。该方法通过构建一个目标功能函数,并结合相邻点云的变换矩阵对该目标函数进行最小化求解,直接获取任意位置的点云到基准坐标系的绝对变换矩阵,避免了对相邻点云的变换矩阵进行累积而引起误差的累加。实验结果表明,该方法提高了多视角点云配准的精度,同时增强了物体点云模型重建的效果,在三维曲面重建中具有较强的实用性。     

视觉测量中光平面的标定方法研究

讨论了基于视觉的激光扫描测量中,光平面的直接标定方法。为了进一步提高系统的测量精度,在研究了投影矩阵与坐标变换关系的基础上提出了一种光平面的间接标定法,利用标定靶平面所确定的约束关系,通过投影矩阵求解光条上特征点的世界坐标,再建立超定方程组求解光平面的法向量。该方法提高了光平面的标定精度,进而提高了三维重建的精度。最后通过实例对两种标定方法在三维重建中的精度进行了比较。     

二维测试转台偏心误差修正技术研究

雷达天线阵面在暗室或外场测试时,由于转台及天线阵面结构的限制,天线阵面的电气中心不可避免地偏离测试转台的回转中心,因而造成测试误差。使用齐次坐标变换理论建立二维转台和被测天线的坐标变换数学模型,准确求得二维转台在任意伺服角度时,被测目标相对天线阵面的坐标值。仿真结果表明：在40 m跨度的暗室内,天线测试精度可提高0.5°。     

基于GPU的快速三维医学图像刚性配准技术*

自动三维配准将多个图像数据映射到同一坐标系中,在医学影像分析中有广泛的应用。但现有主流三维刚性配准算法(如FLIRT)速度较慢,2563大小数据的刚性配准需要300 s左右,不能满足快速临床应用的需求。为此提出了一种基于CUDA(compute unified device architecture)架构的快速三维配准技术,利用GPU(gra-phic processing unit)并行计算实现配准中的坐标变换、线性插值和相似性测度计算。临床三维医学图像上的实验表明,该技术在保持配准精度的前提下将速度提     

基于二维超声- 三维 CT 配准的肾脏穿刺定位方法可行性研究

医学影像引导的经皮肾穿刺手术是经皮肾镜取石术中建立手术通道的重要手段,高质量的 实时医学图像可以提高术中穿刺精度,减少手术风险。针对自由呼吸下经皮肾穿刺靶点的导航定位问 题,该研究提出了一种基于术中二维超声-术前三维 CT 实时配准的肾脏穿刺定位方法。首先对肾脏轮 廓特征的二维超声图像和三维 CT 图像进行由粗到精的快速配准,然后通过超声探头标定,将配准融合 后的图像注册到手术空间,实现穿刺靶点的实时定位。人体腹部模型实验结果表明,超声探头标定均 方根误差为 0.998 mm,二维超声和三维 CT 数据配准误差为 0.709 mm,平均配准运算时间为 1.15 s,最 终的平均定位误差为 2.265 mm。     

3D Reconstruction of Indoor Scenes via Image Registration

With the development of computer vision technologies, 3D reconstruction has become a hotspot. At present, 3D reconstruction relies heavily on expensive equipment and has poor real-time performance. In this paper, we aim at solving the problem of 3D reconstruction of an indoor scene with large vertical span. In this paper, we propose a novel approach for 3D reconstruction of indoor scenes with only a Kinect. Firstly, this method uses a Kinect sensor to get color images and depth images of an indoor scene. Secondly, the combination of scale-invariant feature transform and random sample consensus algorithm is used to determine the transformation matrix of adjacent frames, which can be seen as the initial value of iterative closest point (ICP). Thirdly, we establish the relative coordinate relation between pair-wise frames which are the initial point cloud data by using ICP. Finally, we achieve the 3D visual reconstruction model of indoor scene by the top-down image registration of point cloud data. This approach not only mitigates the sensor perspective restriction and achieves the indoor scene reconstruction of large vertical span, but also develops the fast algorithm of indoor scene reconstruction with large amount of cloud data. The experimental results show that the proposed algorithm has better accuracy, better reconstruction effect, and less running time for point cloud registration. In addition, the proposed method has great potential applied to 3D simultaneous location and mapping.