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多特征三维稠密重建方法
引用本文:史颖,王文剑,白雪飞. 多特征三维稠密重建方法[J]. 计算机科学与探索, 2015, 0(5)
作者姓名:史颖  王文剑  白雪飞
作者单位:山西大学 计算机与信息技术学院,太原,030006
基金项目:The National Natural Science Foundation of China under Grant No.61273291,the Research Project Supported by Shanxi Scholarship Council of China under Grant No.2012-008,the Key Science and Technology Program of Shanxi Province under Grant No.20120321027-01,the Open Fund of Chinese Civil Aviation Information Technology and Scientific Research under Grant No. CAAC-ITRB-201305
摘    要:基于图像的立体重建技术直接通过多幅二维图像获取物体的三维数据模型,建模自动化程度高,且不需要任何先验信息和特殊硬件支持。但对于具有精致雕刻的中国古式建筑以及非平行拍摄的大型室外场景,现有的基于图像的三维重建技术重建模型往往存在细节信息丢失、数据散乱现象,使得重建结果不够精确。针对这一问题,综合考虑模型的光照信息、纹理阴影、凹凸感等多种特征,通过给出特征候选点匹配策略及对初始点云的可靠性排序,提出了一种多特征三维稠密重建算法MFPMVS(patch with multiple features based multi-view stereopsis)。实验表明,MFPMVS算法与经典的PMVS(patch based multi-view stereopsis)算法相比,重建得到的三维点云更加密集;凹凸感较强的模型重建细节更为细腻;仰拍得到的模型重建结果中漏洞明显减少,边缘细节信息更加完整。算法能够更稳定、鲁棒地重建出物体的三维模型,具有很高的实用价值。

关 键 词:立体重建  MFPMVS算法  PMVS算法  特征匹配

3D Dense Reconstruction Method Based on Multiple Features
SHI Ying,WANG Wenjian,BAI Xuefei. 3D Dense Reconstruction Method Based on Multiple Features[J]. Journal of Frontier of Computer Science and Technology, 2015, 0(5)
Authors:SHI Ying  WANG Wenjian  BAI Xuefei
Abstract:
Keywords:3D reconstruction  patch with multiple features based multi-view stereopsis (MFPMVS)  patch based multi-view stereopsis (PMVS)  feature matching
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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