基于投影图像 SURF 特征提取的三维模型配准

针对传统三维模型配准方法存在对点云初始位置有一定要求、模型配准的精度有 时不高等问题,提出了一种基于三维模型投影图像 SURF 特征提取的三维模型配准方法。首先 通过扫描三维模型数据确定投影图像的范围,判断每个投影图像像素所隶属的模型网格,并求 解从投影图像到纹理图像的映射关系,从而获取二维投影图像;然后对这两幅投影图像分别进 行 SURF 特征点的选取与特征值的计算,并按 SURF 特征值进行特征匹配,再根据投影图像像 素点与三维网格端点的映射关系计算三维特征点对;最后通过匹配的特征点对求取模型变换矩 阵完成三维模型的配准。实验结果表明,该方法在配准时间变化不大的前提下,有效提高了配 准精度,并具有较好的鲁棒性。     

基于二维点云图的三维人体建模方法

近年来基于二维图像的三维建模方法取得了快速发展,但就人体建模而言,由于摄像头采集到的二维人体图像包含衣物、发丝等大量的纹理信息,而像虚拟试衣等相关应用需要将人体表面的衣物褶皱等纹理信息去除,同时考虑到裸体数据采集侵犯了用户的隐私,因此提出一种基于二维点云图像到三维人体模型的新型建模方法。与摄像机等辅助设备进行二维图片数据集的采集不同,该算法的输入是由三维人体点云模型以顶点模式绘制的二维点云渲染图。主要工作是建立一个由二维点云图和相应的人体黑白二值图构成的数据集,并训练一个由前者生成后者的生成对抗网络模型。该模型将二维点云图转化为相应的黑白二值图。将该二值图输入一个训练好的卷积神经网络,用于评估二维图像到三维人体模型构建的效果。考虑到由不完整三维点云数据重建完整的三维人体网格模型是一个具有挑战性的问题,因此通过模拟二维点云的破损和残缺状态,使得算法能够处理不完整的二维点云图。大量的实验结果表明,该方法重建出的三维人体模型能够有效实现视觉上的真实感,为了对重建后的精度进行定量的分析,选取了人体特征中具有代表性的腰围特征作为误差评估;为了增加三维人体模型库中人体形态的多样性,还引入一种便捷的三维人体模型数据增强技术。实验结果表明,该算法只需要输入一张二维点云图像,就能快速创建出相应的数字化人体模型。     

一种自动鲁棒的三维人脸重建方法

三维人脸模型已经广泛应用到视频电话、视频会议、影视制作、电脑游戏、人脸识别等多个领域。目前三维人脸建模一般使用多幅图像，且要求表情中性。本文提出了基于正、侧面任意表情三维人脸重建方法。首先对二维图像中的人脸进行特征提取，然后基于三维人脸统计模型，通过缩放、平移、旋转等方法，及全局和局部匹配，获得特定的三维人脸。基于二维图像中的人脸纹理信息，通过纹理映射，获得完整的三维人脸。通过对大量实际二维人脸图像的三维人脸重建，证实了该方法的有效性和鲁棒性。     

同心球面网格最远距离特征的三维模型检索方法

距离是三维模型特征提取中最有效、直观,也最容易让人理解的特征之一。目前基于距离信息类特征提取算法因为需要大量计算射线与模型面片的交点,时间耗费很大。针对这一问题,提出了同心球面网格最远距离特征描述子,细分三维模型,统计落人各球面网格上面片中心的最远距离,构造层次深度球面上的距离函数,然后对构造球面函数进行球面调和分析,截取球面调和系数作为特征向量。实验结果表明其检索性能优于其他同类基于距离的特征描述算法,计算时间花费也最少,计算复杂度仅为O（n）。     

基于SFM算法的三维人脸模型重建

提出了一种根据两幅正面人脸图像和一幅侧面图像重建人脸三维模型的算法，该算法主要包括4个步骤：寻找匹配点；采用SFM算法计算出特征点的三维坐标，并组成稀疏的三维网格结构；采用分步紧支撑径向基函数进行三维插值，得到三维模型；最后根据多分辨图像拼接算法生成纹理图像并将其映射到三维模型上，从而增强真实感，与其它算法相比，该算法最大的不同之处在于匹配点的寻找，匹配点的准确与否直接影响SFM算法结果的正确性，许多寻找匹配点的算法如角点匹配算法，在处理人脸图像时得到的结果并不稳定，这是因为人脸图像上包含了许多低纹理和重复纹理区域，大多数算法将代表人脸结构基本特征的基准模型运用在重建过程的最后一步，通过三维逼近运算，得到最终的重建模型，而该算法将反映人脸共性特征的几何对称性和规律性运用到匹配点的寻找中，能够快速准确地找出SFM算法需要的匹配点，用户使用普通照相机拍摄到的图像经本算法的处理后就可以得到相应的三维人脸结构。     

三维网格模型增量式聚类检索

针对大规模三维网格模型库中的形状检索问题,提出了基于增量式聚类的三维形状描述和检索方法。首先根据三维模型的曲率分布直方图提取特征点得到特征向量;然后根据特征向量描述建立模型库的关键词词典;在特征 匹配阶段基于增量聚类方法判断目标模型的特征向量是否属于某一个关键词,并根据增量聚类的结果更新检索关键词词典;最后匹配特征向量检索模型库中与目标模型形状相同和相近的三维网格模型。相关实验结果证明了该方法快速有效,具有较高的准确性。     

基于全局二值特征描述子的三维CBCT图像快速匹配算法

三维图像拼接是通过锥束CT(CBCT)获取大尺寸物体完整的高分辨率三维图像过程中的关键技术之一,成为目前三维图像处理的一个新的研究方向.针对基于特征点的三维CBCT图像拼接技术中相似特征匹配正确率低、匹配过程耗时长的问题,提出一种基于全局二值特征描述子的三维CBCT图像快速匹配算法.首先对二值特征描述子BRIEF进行三维拓展,以适应三维图像;在此基础上加入全局描述子,增强特征描述子的独特性;在特征点匹配时,根据上述特征描述子的特点设计由粗到精的匹配策略,提高特征匹配正确率和效率.实验结果表明,该算法简单有效,可以在大量相似特征条件下提高特征点匹配的正确率,同时也显著提升了匹配速度.     

基于深度学习的三维模型检索算法综述

近年来,深度学习被广泛应用于各个领域并取得了显著的进展,如何利用深度学习高效管理呈爆炸式增长的三维模型一直是一个研究热点。本文介绍了发展至今主流的基于深度学习的三维模型检索算法,并根据实验得出的算法性能评估分析了其优缺点。根据检索任务的不同,可将主要的三维模型检索算法分为两类：（1）基于模型的三维模型检索方法,即检索对象与被检索对象都是三维模型,按照对三维模型的表示方式不同,可进一步分为基于体素、基于点云和基于视图的方法;（2）基于二维图像的跨域三维模型检索方法,即检索对象是二维图像,被检索对象是三维模型,包括基于二维真实图像和基于二维草图的三维模型检索方法。最后,对基于深度学习的三维模型检索算法目前存在的问题进行分析和讨论,并展望未来发展的新方向。     

融合信息熵和CNN 的基于手绘的三维模型检索

基于手绘草图的三维模型检索(SBSR)已成为三维模型检索、模式识别与计算机视 觉领域的一个研究热点。与传统方法相比,基于卷积神经网络(CNN)的三维深度表示方法在三 维模型检索任务中性能优势非常明显。本文提出了一种基于手绘图像融合信息熵和CNN 的三 维模型检索方法。首先,通过计算模型投影图的信息熵得到模型的代表性视图,并将代表性视 图经过边缘检测等处理得到三维模型投影图的轮廓图像;然后,将轮廓图像和手绘草图输入到 CNN 中提取特征描述子,并进行特征匹配。本文方法在Shape Retrieval Contest (SHREC) 2012 数据库和SHREC 2013 数据库上进行实验。实验证明,该方法的效果较其他传统方法检索准确 度更高。     

三维图匹配算法

目的 现有的图匹配算法大多应用于二维图像,对三维图像的特征点匹配存在匹配准确率低和计算速度慢等问题。为解决这些问题,本文将分解图匹配算法扩展应用在了三维图像上。方法 首先将需要匹配的两个三维图像的特征点作为图的节点集;再通过Delaunay三角剖分算法,将三维特征点相连,则相连得到的边就作为图的边集,从而建立有向图;然后,根据三维图像的特征点构建相应的三维有向图及其邻接矩阵;再根据有向图中的节点特征和边特征分别构建节点特征相似矩阵和边特征相似矩阵;最后根据这两个特征矩阵将节点匹配问题转化为求极值问题并求解。结果 实验表明,在手工选取特征点的情况下,本文算法对相同三维图像的特征点匹配有97.56%的平均准确率;对不同三维图像特征点匹配有76.39%的平均准确率;在三维图像有旋转的情况下,有90%以上的平均准确率;在特征点部分缺失的情况下,平均匹配准确率也能达到80%。在通过三维尺度不变特征变换（SIFT）算法得到特征点的情况下,本文算法对9个三维模型的特征点的平均匹配准确率为98.78%。结论 本文提出的基于图论的三维图像特征点匹配算法,经实验结果验证,可以取得较好的匹配效果。     

基于距离和曲率特征的三维模型检索研究

针对采用单一特征描述基于内容的三维模型检索时检索精度不高的问题,结合全局描述的距离特征和局部描述的曲率特征,提出一种新的三维模型检索算法,通过距离特征相似性和曲率特征相似性的加权和,确立模型新的相似度匹配。仿真实验结果表明,相对于单一形状特征的模型检索,该检索算法能够获得更准确的检索效果。     

二维Gabor特征与三维NP-3DHOG特征融合的人脸识别算法

基于二维图像的人脸识别算法提取人脸纹理特征进行识别,但是光照、表情、人脸姿态等会对其产生不利影响。三维人脸特征能更精确地描述人脸的几何结构,并且不易受化妆和光照的影响,但只采用三维人脸数据进行人脸识别又缺少人脸纹理信息,因此文中将二维人脸特征与三维人脸特征相融合进行人脸识别。采用基于Gabor变换的二维特征与基于新的分块策略的三维梯度直方图特征相融合的算法进行人脸识别。首先,提取二维人脸的Gabor特征;然后,提取三维人脸基于新的分块策略的三维梯度直方图特征,旨在提取人脸的可辨别性特征;接下来,对二维人脸特征与三维人脸特征分别使用线性判别分析子空间算法进行训练,并使用加法原则融合两种特征的相似度矩阵;最后,输出识别结果。     

3D点云形状特征的二维主流形描述

首先,对空间分布不均匀且无序的三维点云构造其二维主流形,并以与球面同胚的封闭曲面网格形式给出其二维主流形的二次优化逼近,以主流形网格有序均匀的结点分布表示三维点云空间分布无序且不均匀的形状特征,降低了三维形状描述的难度;然后,以基本几何变换作为快速粗对齐、以迭代最近法向点(ICNP)方法作为精准对齐,确定两个主曲面网格之间最佳刚性变换,ICNP方法在寻找最近点时考虑法向夹角,利用了更多的几何信息,实现快速精准的刚性对齐,兼顾计算精度和速度;最后,以对齐误差作为两个3D点云之间形状差异测度.实验结果表明:所提出的基于主流形二次曲面网格优化逼近的三维点云模型形状描述方法对三维点云的分辨率和噪声等干扰因素具有较高的健壮性,可以用于三维检索的形状描述.     

基于形状特征描述算子的3D模型检索

针对投影图像的形状特征,结合傅里叶描述算子、Zernke不变矩、形状参数、离心率的特点,提出一种基于权重关系的合成的形状特征描述算子,将其应用到3D模型投影图像检索算法中。实验结果表明,相比其他4种形状特征描述算子,该算子能较好描述投影图像的轮廓、区域以及整体特征信息,并可提高算法的检索效率。     

A Novel Representation and Feature Matching Algorithm for Automatic Pairwise Registration of Range Images

Automatic registration of range images is a fundamental problem in 3D modeling of free-from objects. Various feature matching algorithms have been proposed for this purpose. However, these algorithms suffer from various limitations mainly related to their applicability, efficiency, robustness to resolution, and the discriminating capability of the used feature representation. We present a novel feature matching algorithm for automatic pairwise registration of range images which overcomes these limitations. Our algorithm uses a novel tensor representation which represents semi-local 3D surface patches of a range image by third order tensors. Multiple tensors are used to represent each range image. Tensors of two range images are matched to identify correspondences between them. Correspondences are verified and then used for pairwise registration of the range images. Experimental results show that our algorithm is accurate and efficient. Moreover, it is robust to the resolution of the range images, the number of tensors per view, the required amount of overlap, and noise. Comparisons with the spin image representation revealed that our representation has more discriminating capabilities and performs better at a low resolution of the range images. This work has been provisionally patented under Australian patent number 2004902436 and is sponsored by ARC grant number DP0344338.     

基于正视图的三维模型特征提取算法

提出一种基于正视图的三维模型特征提取算法,从前、顶、右、后、底与左分别对模型进行投影,获得6个正视图,使用不同半径的同心圆将每个正视图分割,计算每个同心圆内的高度信息和,得到相邻2个同心圆内高度信息和的差值,每个三维模型特征由 6个正视图描述。实验结果证明,该方法的检索效果与光场法相当,计算速度较快。     

基于二维Gabor小波特征的三维人脸识别算法

分析三维人脸识别技术,提出一种基于Gabor小波特征的三维人脸识别算法。该算法采用二维Gabor小波特征精确且稳定地描述人脸特征,重建三维人脸模型并对其进行模板匹配,对匹配后的三维人脸模型进行线性判别分析。对基于ORL和UMIST两个人脸数据库的实验结果表明,该算法性能优良。     

基于评价指标组合特征的三维模型检索方法

特征组合是提高三维模型检索有效性的一种重要手段,为了能更有效地引导特征组合,提出一种借助检索有效性单值评价指标来进行特征组合的方法.该方法采用了深度图、视图特征集、法向量信息熵和射线4种特征,首先对训练集分别计算这4种特征的检索有效性单值评价指标,并依据这些评价指标来确定特征距离的权重;然后在对测试集的检索中,使用权重来组合根据单一特征得到的特征距离,以度量三维模型的相似性.实验结果表明,文中方法的检索有效性优于经典的DESIRE特征组合方法.     

Feature preserving Delaunay mesh generation from 3D multi-material images

Generating realistic geometric models from 3D segmented images is an important task in many biomedical applications. Segmented 3D images impose particular challenges for meshing algorithms because they contain multi-material junctions forming features such as surface patches, edges and corners. The resulting meshes should preserve these features to ensure the visual quality and the mechanical soundness of the models. We present a feature preserving Delaunay refinement algorithm which can be used to generate high-quality tetrahedral meshes from segmented images. The idea is to explicitly sample corners and edges from the input image and to constrain the Delaunay refinement algorithm to preserve these features in addition to the surface patches. Our experimental results on segmented medical images have shown that, within a few seconds, the algorithm outputs a tetrahedral mesh in which each material is represented as a consistent submesh without gaps and overlaps. The optimization property of the Delaunay triangulation makes these meshes suitable for the purpose of realistic visualization or finite element simulations.