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     

基于霍特林变换的三维医学图像快速配准算法

提出了一种新的基于霍特林变换的三维医学图像快速配准算法,这是将数据压缩技术用于图像配准的一种创新性尝试。传统的基于灰度的方法需要考虑整个三维数据的灰度信息,计算复杂度大,无法满足临床需要。论文将Otus算法与互信息量技术相结合提出了一种新的图像分割算法,用于提取待配准物体,从而得到物体的向量表示;然后通过霍特林变换的平移和旋转性质完成配准。实验结果表明此方法能准确,快速地处理图像刚性配准问题,特别适用于三维医学图像的配准。     

PTZ摄像机视频与三维模型的配准技术研究

针对基于投影纹理映射的虚实融合系统,提出了一种PTZ摄像机视频与三维模型实时配准的技术.选取PTZ摄像机若干特定姿态的子图像组成一张全景图像,进行最优匹配图像的搜索,用SURF图像配准的方法对实时视频图像进行透视变换,利用最优匹配图像的三维投影信息将实时视频图像精确投影到三维模型中.实验结果表明,该算法具有较高的准确性,适用于虚实融合系统中PTZ摄像机视频的三维配准.     

基于边缘保护多尺度空间的医学图像配准方法

从尺度空间滤波的角度分析传统多分辨率配准方法存在局限性的原因。为提高配准的精度和速度,更好地避免局部极值,提出基于边缘保护多尺度空间配准的方法。这种多尺度空间基于非线性扩散模型,可以为基于互信息的配准提供丰富的空间位置信息。同时为实现全自动配准,提出自动获取非线性扩散模型中平滑参数λ的方法。实验结果表明,文中方法用于三维医学图像配准时,优于传统的多分辨率配准方法,配准结果获得更高的精度,需要较少的迭代次数,并且在传统方法发生误配时,文中方法仍可准确配准,具有较好的鲁棒性。     

基于单类Kinect的人体三维重建与优化

使用单一运动的类Kinect深度相机重建和优化静态3D全身人体模型.首先针对类Kinect深度相机产生噪声原因提出一种降噪处理方法进行降噪.结合深度信息和RGB信息获取匹配块,使用高斯混合模型进行局部配准和逐层封闭曲线拟合方法进行全局配准,结合改进方向距离函数进行合并,最后使用泊松表面重建方法获取三维模型.实验结果表明,该方法能够重建出较高精度的三维人体模型.     

广义的以物体为中心的行程编码：一种新的三维物体模型

三维物体的表达和识别是图象理解和场景分析的核心问题,三维模型在三维物体的识别和场景分析中具有十分重要的作用.三维模型应该是以物体为中心的,能够提供该场景的所有有用信息.物体的大小,形状及朝向应均可从该模型中提取得到.本文提出了一种新的三维物体模型——广义的以物体为中心的行程编码.它包括物体的GORC物理数据结构,详细的形状描述和抽象描述.物体的高层次的表达可以通过以GORC编码的物理数据直接提取得到.三维的GORC是二维的以物体为中心的行程编码在三维上的推广,它兼有物体的体积表达和表面表达的优点.三维物体的GORC模型可以很容易地由其深度信息构造得出,基于GORC的投影运算,图象代数运算以及特征提取均可非常有效地实现.     

基于边缘对应的三维颅骨自动非刚性配准方法

针对三维颅骨模型在初始姿态相差较大以及存在较多缺失情况下自动配准困难的问题,提出一种基于边缘对应的三维颅骨非刚性自动配准方法。首先对待配准三维颅骨进行边缘提取,获得所有孔洞的边缘;然后根据边缘长度以及边缘间最短距离自动识别边缘类型,建立待配准颅骨和参考颅骨在边缘上的对应;之后对待配准颅骨的初始位置和姿态进行调整,实现粗配准;最后通过两次一致点漂移（CPD）算法逐步实现两个颅骨从边缘区域至所有区域的精确配准。实验结果表明,与常用的基于迭代最近点（ICP）和薄板样条函数（TPS）相结合的三维颅骨自动配准方法相比,该方法对姿态、位置、分辨率以及缺损具有更强的鲁棒性,并且配准效率更高。     

基于光点阵列的三维表面数据获取技术及实现

现有的三维表面数据获取技术主要有光飞跃时间、激光扫描和结构光3种,均存在结构复杂、价格昂贵、不易使用的局限.基于光点阵列的三维数据获取完全不同于上述技术,其通过向待测物体表面投射二维光点阵列,用2个相机从不同角度获取图像,利用光点在2幅图像中的视差计算出其空间坐标.由于仅需要一次拍摄,因此可实现瞬时、动态的三维数据获取.该技术结合软件的自动配准和实时显示,可简化人工操作,实现三维测量的高速化、自动化和傻瓜化.     

基于相移的三维扫描数据自动配准方法研究

在三维扫描过程中,常因受到设备自身因素与点云丢失的限制而难以一次性完成数据采集。为准确实现物体三维模型重构,提出基于相移的三维扫描数据自动配准方法。首先设置旋转台,利用非接触式结构光方法获得转动轴的有关信息,从而采集目标点云数据。在此基础上,结合任意一点与其周围点曲率信息建立曲率图,对全部顶点做曲率运算,将数据划分为连续子块,计算每个子块中平均值和方差,从而提取关键特征点。然后获取两幅具有部分重叠关系图像的相对位移,采用交叉功率谱的傅里叶变换完成位移估计,再通过构造与组合点对、粗略与精确配准去除噪声点,实现三维扫描数据自动配准。仿真实验表明,该方法能够在确保配准精度的同时提高配准方法的运行效率,可靠性和实用性较强。     

基于等效子午面与互信息量的医学图像配准

提出了一种新的基于等效子午面和互信息量的三维医学图像快速配准算法--EMP-MI算法.传统的互信息量的方法需要考虑整个三维数据的信息,计算复杂度大,无法满足临床需要.而本算法将三维数据的配准转化为二维数据的配准,在保证精度的前提下,减少了配准所需时间.文中创新点在于利用主成分分析计算出图像的等效子午面并将图像转化到标准坐标系下,从而将质心和等效子午面粗配准,精细配准时只需要对浮动图像进行微小的调整计算等效子午面的互信息量,这就大大提高了配准速度,减少了陷入局部极值的可能.实验结果表明这种先整体后局部的方法能准确、快速地处理图像刚性配准问题,特别适用于三维医学图像的配准.