一种基于最小二乘估计的深度图像曲面拟合方法

1　引言深度图像数据直接反映了景物表面的三维几何信息 ,因而得到了计算机视觉研究人员的关注 .在深度图像的三维表面分析中 ,包含有丰富几何形状信息的表面局部特征 ,如法向矢量 ,高斯曲率等 ,对于分析和描述三维表面特性非常重要 .用模板法可以提取这些特征 ,但其抗噪声能力差[1 ] .曲面拟合是另一条思路 .通过拟合三维表面再计算表面几何特征 .文献[2 ,3 ]研究了两种方法拟合三维表面 ,抗噪声能力也不好 .一般来说 ,深度图像数据根据等角测距原理获得 ,因而不是等网格间距深度数据 .美国Perceptron公司提供了一种深度数据 :非等网格深…  

基于随机Hough变换的深度图像分割

提出了基于随机Hough变换的深度图像分割算法，该算法采用随机Hough变换在深度图像中寻找平面，具有对噪声不敏感的优点．通过对一常用深度图像数据库(ABW图像库)的分割实验，并将实验结果同4种经典的深度图像分割算法在同一数据库中的分割结果作了比较分析，表明该算法对噪声不敏感，分割性能优于4种经典算法。  

采用正向光线跟踪的照相机成像实时模拟

模拟了理想透镜模型和真实透镜模型的成像过程，采用从场景到底片的正向光线跟踪，计算底片所接收的光照度，真实地模拟底片的曝光过程．在改变透镜参数时，利用光线连贯性加快了绘制速度，这对于真实透镜模拟效果尤为明显．文中以两个几何场景和一幅景深很大的深度图像的摄像效果模拟为例，展示了不同参数下不同的景深和聚焦效果．  

Accelerated Backward Warping

In this paper a plane-based backward warping algorithm is proposed to generate novel viwews from multiple reference images.First.depth information is employed to reconstruct space planes from individual refernce images and calculate the potential occluding relationship between these planes.Then the planes which represent each identical space plane from different reference images are compared with each other to decide the one with the best sample rate to be preserved and used in the later warping period while the other samples are abandoned.While the image of a novel view is produced,traditional methods in computer graphics,such as visibility test.and clipping,are used to process the planes reconstructed.Then the planes processed are projected onto the desired image form the knowledge on which plane the desired image pixels are warped from can be acquired.Finally,pixels‘ depth of the desired image is calculated and then a ackwared warping is performed from these pixels to the reference images to obtain their colors.The storage requirement in the algorithm is small and increases slowly with the number of reference images increases.By combining the strategy of only preserving the best sample parts and the backward warping algorithm ,the sample problem could be well tackled.  

基于GPU的实时深度图像前向映射绘制算法

提出一种完全基于GPU(graphics processing unit)的实时深度图像绘制流程.该方法利用GPU的并行计算特性对深度图像的绘制过程进行加速.推导出一种在vertex shader上进行的三维前向映射方法,对输入像素进行前向映射,以得到更高的绘制性能,并利用图形硬件流水线的光栅化功能高效地进行图像的插值重构,以得到连续无洞的结果图像.在pixel shader上进行逐像素的光照计算,生成高品质的光照效果.实验表明,该方法可以高速地进行满屏绘制,准确地保留物体轮廓信息和正确的遮挡关系.还实现了基于该方法的实时漫游系统.该系统能够实时地绘制多个基于柱面深度图像表示的对象,并能对其进行视相关的动态LOD(level of detail)操作.  

基于遗传算法的曲面匹配

提出了一种基于遗传算法的曲面匹配算法。该算法构造曲面的有向深度图像,将问题由3维转化到2维,通过图像的比较来获得曲面的匹配误差。由匹配误差值得到适应度值,使用遗传算法对曲面的匹配位置在7维空间中进行寻优,得到最优匹配。该算法稳定、高效。  

基于法向分量边缘融合的深度图像分割

针对深度图像边缘较难分割的问题，提出一种基于法向矢量分量边缘信息融合的深度图像分割方法。计算深度图像中每点的法向矢量，提取法向矢量的x、y分量并构建灰度图，融合Sobel算子的边缘检测结果得到深度数据的初始分割，通过细化处理得到最终分割结果。实验结果表明，该方法得到的分割区域边界闭合完整，分割质量较高。  

一种基于深度和颜色的3D表面重建方法

为了快速、有效地对三维物体的表面进行重建，提出了一种基于深度和颜色的3D表面重建方法。该方法利用同一物体在空间稀疏分布的不同视点下的多幅深度图像，根据3D物体表面同一点在不同深度图像上颜色和纹理的一致性，通过逆投影变换，可将图像中像素点映射到三维空间中的正确位置。然后在以物体为中心的单个坐标系下，进行数据融合，可得到三维物体表面各点的三维数据。实验结果表明该方法具有复杂度恒定、获取图像真实感强等优点，适用于形状、结构草杂的物体重建。  

深度图像的平滑

由于受到各种干扰，结构光方法获取的深度图像重建结果中包含大量的毛刺，本文将平面图像平滑的方法拓展到深度图像领域，通过分析噪声模型，我们利用中值滤波器和高斯滤波器对深度图像进行三维平滑。结合去噪电路，取得了满意的重建效果。  

一种基于多幅深度图像的混合建模方法

为了快速精确地对一个实体进行的三维重建,提出了一种新的混合建模方法.该方法利用同一实体在不同视点下的多幅深度图像,根据它们之间颜色和纹理的相关性,通过逆投影变换,可将图像中象素点映射到三维空间中的正确位置.然后再经模型重建和重投影,可获取实体在任意视点下的图像.实验结果表明,这种建模方法具有复杂度恒定、获取图像真实感强等优点,适用于形状、结构复杂的物体的重建.