基于单幅全向图像的空间水平直线定位新方法

研究了在没有先验知识的前提下,基于单幅全向图像定位空间水平直线的问题.在已有算法的基础上,分析和推导了空间水平直线在全向成像系统中的成像特点,指出基于直线在全向图中的两个像点即可重建该水平直线,并相应地提出了一种基于"主像点/非主像点"的空间水平直线定位算法.试验表明,在不同的像点提取精度下,对于不同空间水平直线,本方法均能取得较好结果.     

遥感图像辅助的折反射全向图三维重构

提出了一种针对室外场景的单幅折反射全向图三维重构方法,能够自动重构出全向图中360°视野内景物的三维模型,并实现自由漫游。基于全向图与遥感图匹配把全向图分为水平地面、垂直建筑物立面和垂直背景景物面三类区域,得到全向图场景的基本结构;在此基础上利用折反射光路投射模型计算出全向图中每个像素点的三维几何位置,从而实现了折反射全向图的重构。实验证明该方法具有采集简单、视野大、处理过程全自动化、能够重构非平面场景等特点。     

单幅植物叶片图像的3维重建

目的 植物叶片形态复杂,在虚拟场景中很难真实表现。为了从信息量有限的单幅图像中恢复植物叶片的3维形状,本文基于从明暗恢复形状（shape from shading,SFS）的方法,利用亮度统计规律和植物形态特征恢复叶片的3维形状。方法 在SFS的基础上,设计基于图像骨架的距离场偏置加强表面细节;针对SFS对恢复宏观几何形状的不足,提出根据图像亮度统计分布选取控制点控制表面宏观形状变化,并利用叶片中轴的距离场约束恢复宏观几何形状,每种方法对于表面宏观几何形状恢复的权重基于恢复的反射图和输入图像间的相似度设定;将表面细节添加到宏观几何形状上得到目标对象的3维形状。结果 选取植物叶片图像进行实验,并与其他方法进行比较,实验结果表明本文方法增强了表面细节显示,并有明显的宏观几何形状变化。同时为了验证本文方法对其他物体表面细节恢复的适用性,分别对硬币和恐龙恢复表面细节,实验结果表明提出的增强表面细节的方法同样适用于其他物体。结论 针对单幅植物叶片图像的3维重建,在SFS的基础上提出了根据骨架特征加强表面细节,根据图像亮度统计分布和叶片中轴距离场约束共同恢复表面宏观几何形状的算法,实验结果验证了本文方法的可行性。     

折反射全向图像柱面展开校正算法研究

传统图像校正方法无法直接应用于折反射全向图像.为了有效解决折反射全向图像的校正问题,提出了一种通过校正对应柱面展开图来校正折反射全向图像的方法.该文首先分析了全向图的获取与展开,而后根据柱面全景图像成像原理,讨论了其对极几何约束与求解;接着依据校正图像是否充分有效利用参考图像,提出了图像校正重采样效应的评估准则;最后分析了在这一准则下,柱面图像的基于极线采样校正方法在像素保持率和像素有效率上的优势,并重点研究了如何依据对极几何来最大限度对参考图像进行采样,以减少像素损失和图像畸变.实验结果表明,该方法可以有效提高校正图像的像素保持率和像素有效率.     

折反射全向图像与遥感图像配准的建筑物高度提取算法

提出一种折反射全向图像与遥感图像配准的建筑物高度提取算法,可应用于大范围三维城市重建。首先,利用全向Hough变换方法提取折反射全向图像中建筑物的顶部边界线;然后基于提取的边界线,根据空间水平直线全向成像的角度不变性对折反射全向图像与遥感图像进行配准;最后利用配准结果,依据折反射全向图成像模型计算建筑物高度。实验结果证明该方法简捷易行且计算结果准确,误差较小。     

Freehand 3维超声重建算法综述

Freehand 3维超声是近年来超声图像3维重建技术领域的研究热点之一。在对3维超声按获取方式不同进行分类的基础上,阐述了Freehand 3维超声系统特点及其重建原理,对Freehand 3维超声重建算法进行了综述和比较分析,并指出了今后面临的主要挑战和未来发展方向。     

基于单幅光模板的高分辨率可靠3维形貌重建

如今在计算机视觉领域,基于结构光从2维图像重建物体的3维轮廓已成为研究热点。然而低分辨率、纹理受限、对光照敏感是此项技术实际应用的主要制约。由于结构光视觉的关键技术是编码解码,因此为了进行高分辨率可靠的3维形貌重建,提出了一种新的彩色编码结构光技术,用来对单幅图像进行3维重建。该技术首先设计一个基于De Bruijn序列的等距白色光条间隔的彩色光模板,同时采用K均值聚类的方法来匹配投影仪和摄像机平面之间对应的光条颜色。然后引入聚类的统计特征量,以自适应不同场景、纹理,使之能够在无控光照条件下实现光条边界局部的精确定位、模板正确匹配和解码。另外,针对静态场景,同一光模板相移方法还可以获取高分辨率的3维形貌,可适用于高密度重建任务。实验结果表明,该方法可在日常光照下重建高分辨率可靠3维模型,并可提高3维形貌获取的适用条件。     

基于卷积神经网的单幅图像超分辨率重建算法

为重建边缘清晰平滑的高分辨率图像,提出一种基于卷积神经网的单幅图像超分辨率重建算法.该算法使用固定大小的小卷积核,有效地提取梯度信息;设计深度为6层的卷积神经网,重建出边缘更清晰的图像,在一定程度上抑制了边缘的振铃效应;使用更大的样本库进行训练,避免发生过拟合.实验结果表明,虽然文中算法在Dong的卷积神经网超分辨率重建算法所提供的小训练库上优势不明显;但在Image Net这类大训练库上,该算法重建的高分辨率图像在主观视觉感受和客观图像质量评价（如峰值信噪比）上都有更好的表现.     

基于卷积神经网络的单幅图像三维人脸重建

利用单幅二维图像进行三维人脸重建是图像处理研究领域的热点问题.受深度卷积神经网络(CNN)和三维形变模型(3DMM)的启发,提出一种采用CNN回归3DMM形状和表情参数的方法,进行三维人脸重建.在CNN模型VGG-16的基础上设计一种VGG-BN的改进网络模型,通过在每个卷积层后加入批归一化层,优化网络模型性能;并采用...     

水平集活动轮廓模型的3维牙齿重建

目的 建立患者口腔每颗牙齿独立的3维模型对于计算机口腔修复的精确定位和量化评估具有十分重要的意义。针对口腔CT图像序列的牙齿形态变化和排列特点,提出一种新颖的基于水平集活动轮廓模型的3维牙齿重建方法。方法 基于层间映射机制,对不同部位牙层切片采用不同的分割模型：利用先验形状约束能量、基于Flux模型的边缘梯度能量、基于先验灰度的局部区域能量相结合构造的单相混合水平集模型分割牙根层切片轮廓;利用结合区域竞争约束的双相混合水平集模型分割牙冠层切片轮廓;最后利用这些层间轮廓重建出牙齿3维模型。结果 对不同位置的牙齿CT图像进行分割实验,结果表明,与现有的方法相比,本文方法具有较好的分割效果和较高的准确率,平均分割相似系数达到96%。结论 本文的混合水平集模型能有效克服牙髓腔和牙槽骨的干扰以及图像灰度不均匀等问题,较准确地重建出每颗牙齿独立的3维模型,从而为制定口腔修复规划、生物力学分析等奠定坚实的基础。     

半自动全向图与卫星遥感图快速配准

折反射全向图和卫星遥感图配准属于异构传感器图像配准问题,目前快速有效的解决方法比较少,但应用需求又比较多,鉴于此,提出了一种基于等角原理的半自动快速配准算法。通过全向Hough变换方法提取全向图中建筑物顶部轮廓直线,同时手工找出卫星图中建筑物顶部轮廓直线,通过角度关系结合投票方法计算出全向图可能拍摄位置,并用所有可能位置组成可行集,从可行集中选出最满意解。仿真实验与实景实验均表明该方法快速有效。     

双曲面折反射全景图像的柱面解算研究

折反射全景视觉导航是自主移动机器人研究领域一项新兴技术,但由该视觉传感器生成的原始图像是严重畸变的,不适合机器人的目标定位和跟踪等任务。基于此,提出一种全景图像中心定位方法,将双线性内插值法应用于图像的采样,实现双曲面折反射全景图像的柱面还原解算。实验结果显示,还原后的图像人机交互性能有一定的提高。     

由单幅图像重构三轴试样三维变形

针对岩土三轴试验的土样变形测量需要进行三维测量这个难题,提出了新的由单幅图像进行三维重构方法--结构标记法,即利用三维试样标记的各点相对于摄像机的物距不同而造成成像位置改变的原理,从二维图像中提取出了三维信息,实现了三维重构.利用双目或多目图像进行三维重构是比较常见的方法.但是这种方法受到光照条件、噪声干扰、景物几何形状和畸变、表面物理特性以及摄像机特性等因素的严重干扰,而且所需的试验设备也非常复杂.为了克服这些困难,可以采用单幅图像来代替多目图像进行三维重构.给出了计算结果,并说明了这些结果的合理性.     

基于编码孔径的折反射散焦模糊图像复原

360度折反射成像系统由于其曲面反射的成像特点,获得的全向图像会不可避免地产生散焦模糊问题,使得全向图像的应用受到限制。针对全向图像成像过程中的散焦模糊问题,首先通过分析折反射系统中入射光线和图像模糊的关系,建立全向图像散焦数学模型;然后利用编码孔径技术估计出图像中各个位置的模糊程度;最后通过反卷积算法复原图像。通过该方法,可以很好地消除全向图像的散焦模糊,获得全聚焦的清晰全向图像。获得的全聚焦全向图像在全向智能视频监控、战场环境全向智能感知以及机器人全向视觉等领域具有较大应用价值。     

深度学习在基于单幅图像的物体三维重建中的应用

基于单幅图像的物体三维重建是计算机视觉领域的一个重要问题,近几十年来得到了广泛的关注.随着深度学习的不断发展,近年来基于单幅图像的物体三维重建取得了显著进展.本文对深度学习在基于单幅图像的物体三维重建领域的研究进展及具体应用进行了综述.首先介绍了基于单幅图像的三维重建的研究背景及其传统方法的研究现状,其次简要介绍了深度学习并详细综述了深度学习在基于单幅图像的物体三维重建中的应用,随后简要概述了三维物体重建的常用公共数据集,最后进行了分析与总结,指出了目前存在的问题及未来的研究方向.     

全向立体成像系统场景深度估计

基于单相机双抛物面反射镜设计了一种共轴结构的折反射全向立体成像装置,给出了针对相应展开柱面全景立体图像对深度估计的应点匹配方法,最后通过3D Max构造相应虚拟装置和虚拟场景进行了仿真实验,初步证明了该结构设计和对应深度估计方法的有效性。     

基于圆锥代理的单幅花朵图像编辑

为了实现单幅花朵图像的有效编辑,提出一种基于圆锥代理的花朵图像编辑方法.首先在输入的单幅图像上由用户标注出前景花朵像素集和背景图像像素集,利用Grab Cut算法有效地提取前景花朵区域,并采用Patch Match算法实现图像背景区域的有效修复;然后在提取得到的前景花朵区域中,用户交互临摹描绘出图像中花朵的各花瓣2条边缘曲线,先利用花瓣关键点拟合圆锥并用该圆锥计算花朵各花瓣的对称面法向量,再利用花朵各花瓣对称性特点和对称面信息直接计算每个花瓣的边缘曲线深度信息,以重建花朵三维模型;最后利用平移、旋转和缩放等操作高效编辑花朵三维模型,并将编辑得到的花朵模型投影到修复得到的背景图像上,实现单幅花朵图像的编辑.实验结果表明,该方法在编辑单幅花朵图像中是有效的.