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。     

一种快速的三维扫描数据自动配准方法

研究了两幅和多幅深度图像的自动配准问题.在配准两幅深度图像时,结合二维纹理图像配准深度图像,具体过程是:首先,从扫描数据中提取纹理图像,特别地,针对不包含纹理图像的扫描数据提出了一种根据深度图像直接生成纹理图像的方法;然后,基于SIFT(scale-invariant feature transform)特征提取纹理图像中的兴趣像素,并通过预过滤和交叉检验兴趣像素等方法从中找出匹配像素对的候选集;之后,使用RANSAC(random sample consensus)算法,根据三维几何信息的约束找出候选集中正确的匹配像素对和相对应的匹配顶点对,并根据这些匹配顶点对计算出两幅深度图像间的刚体置换矩阵;最后,使用改进的ICP(iterative closest point)算法优化这一结果.在配准多幅深度图像时,提出了一种快速构建模型图的方法,可以避免对任意两幅深度图像作配准,提高了配准速度.该方法已成功应用于多种文物的三维逼真建模.     

真实感三维模型的纹理融合

提出一种消除物体表面纹理接缝,重建高精度真实感三维模型的纹理融合方法.首先将不同视场的深度图像匹配到同一坐标系下,经过深度图像融合获得物体完整的几何模型;然后确定深度图像和纹理图像的映射关系,并定义复合权重进行纹理融合来获取整个纹理映射图,并进行模型的纹理映射.该方法可消除物体表面重叠区域由于光照变化、几何模型的非完全漫反射以及拍摄视场的改变等外界因素引起的色彩差异,重构真实感三维模型;且对物体的几何形状、拍摄视场没有限制,能够自由拍摄,并实现高精度三维纹理模型.实验结果表明,文中方法是有效和鲁棒的.     

利用Kinect深度信息的三维点云配准方法研究

针对三维重建中的点云配准问题,提出一种基于点云特征的自动配准算法。利用微软Kinect传感器采集物体的多视角深度图像,提取目标区域并转化为三维点云。对点云进行滤波并估计快速点特征直方图特征,结合双向快速近似最近邻搜索算法得到初始对应点集,并使用随机采样一致性算法确定最终对应点集。根据奇异值分解法求出点云的变换矩阵初始值,在初始配准的基础上运用迭代最近点算法做精细配准。实验结果表明,该配准方法既保证了三维点云的配准质量,又降低了计算复杂度,具有较高的可操作性和鲁棒性。     

基于Kinect深度图像的三维重建

随着机器视觉理论的发展和硬件技术的进步,三维重建在生产、生活中的应用越来越广泛,基于Kinect传感器的三维重建得到广泛的应用。针对于现有的Kinect传感器获得的深度图像深度信息丢失的问题,提出了一种新的基于均值滤波的方法对深度图像进行去噪,并对深度图像进行预处理,获取三维点云,用迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法完成点云的精确配准,从而得到配准后物体表面三维点云,并完成物体的三维重建。     

彩色Range图像的三维模型重建

重建包含模型真实纹理的彩色三维模型是计算机视觉研究领域的一个重要问题,提出了一种基于2.5维深度图像的三维配准算法,同时利用原始数据中的几何以及纹理信息,对多幅深度图像进行两两配准和全局配准。新算法在两两配准阶段将纹理信息用于初选两幅图像的匹配点对,在全局配准阶段将纹理信息用于计算残差,并据此更新对应点对的权重值用于下一次迭代计算。该算法克服了以往算法在纹理、几何信息的参数尺度量化等方面的问题。     

基于遗传算法的深度图像配准方法研究

深度图像配准主要应用于物体三维建模、历史建筑修复重建、虚拟博物馆、利用虚拟现实界面教学,以及复杂结构分析等广泛领域.遗传算法多用于深度图像粗配准,但通过加强其局部搜索能力,也能实现细配准.系统论述了遗传算法在深度图像图像配准的应用,并通过实验加以具体说明.     

利用信息融合方法的三维特征提取

本文提出了一种基于信息融合的物体三维特征的提取方法，该方法利用两幅互相配准的三维测距图像和灰度图像，来提取多面体的三维特征。首先，通过分析灰度图像中的灰度变化及测距图像中的测距值变化，分别求取各自图像中物体的特征点及特征边；然后，利用两配准图像之间的对应关系，求得所有特征点、面与多边形在三维测距图像中的三维表示；接着，通过分析三维测距图像中所测得的各候选平面上特定点与边处的曲率及法向，验证候选平面     

双摄象头三维视觉系统

本文介绍了一种较实用的双摄象头三维视觉系统.主要讨论了视场内具有六个自由度物体的定位问题.系统以Frei和Chen方法抽取边缘,并运用了非均匀量化和预加重技术.采用了改进的Moravec兴趣算子法,实现了特征点的自动抽取.基于边缘的序贯分层配准法大大缩短了配准时间.在用三维数据获取物体姿态时.根据刚体运动总结的规则解决了工作特征点和模型点匹配时的组合爆炸问题和多义性问题.     

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