基于八叉树空间分割的k近邻搜索算法

以三维扫描得到的散乱点云为基础,提出了一种基于空间八叉树的快速k近邻搜索算法,通过对点集建立包围盒,利用八叉树记录分割过程,从而使近邻点的搜索只局限于采样点所在的包围盒及其周围的包围盒,并通过剪枝策略使搜索范围进一步缩小。大量真实数据的实验结果表明：该算法可以很好地提高近邻点的搜索速度。     

一种基于八叉树的OBB包围盒碰撞检测方法

碰撞检测技术是大规模复杂场景渲染的关键技术之一,它可以有效地提高虚拟环境的真实感和沉浸感.碰撞检测的研究目标是如何在很高的实时交互要求下完成大量复杂物体的相交检测.提出一种将场景图中的OBB包围盒以八叉树的形式划分,并利用八叉树的层次结构实现有效碰撞检测的方法,该方法从宏观到微观的搜索方式可以快速确定需要进行相交检测的对象列表,有效地避免所有几何节点与运动节点的相交检测,提高了碰撞检测的效率,并且采用OBB包围盒来描述几何模型,有效地提高碰撞检测的精度.     

基于自适应八叉树分割点云的表面模型重建

传统的三角网生长法进行点云数据表面模型重建时,搜索第三点耗时太长,导致重建效率很低。采用自适应八叉树划分算法将点云数据分割成相互覆盖的子域,在每个子域内进行三角网格重建,避免网格拼接的过程;采用最大角最小化原则进行三角网格优化;并运用三角面片定向的方法进行网格法向量一致化处理。实验结果表明,该方法极大地提高了表面模型重建的效率,形成的网格质量也很好,能够较好地体现模型的细节特征,鲁棒性好。     

虚拟现实场景中基于八叉树的网格简化方法

在基于顶点聚类的网格简化算法中,通常对网格模型进行八叉剖分来建立一棵顶点树以表示整个网格模型的数据结构;但顶点在空间上分布的不均匀导致了顶点树的不平衡,增加了顶点树的深度。针对上述问题,论文提出了基于紧凑八叉树的剖分方法。该方法在虚拟现实场景中表现了较好的效果。     

带洞点云多层同步表面重建方法

针对法向信息缺失和采样点缺失的带有洞的散乱点云数据,提出了一种高效高质量的多层同步表面重建方法.首先利用动态等高线检测出含有洞的八叉树节点,并且基于HPR（hidden point removal）映射计算出八叉树顶点的内外状态,建立带有顶点内外标识的空间有向状态八叉树,然后基于八叉树节点内法向测试方法保证基于k近邻表面重建过程中采样点的法向的正确性,且该空间有向状态八叉树可以支持不同层次的点云同步重建,在保证重建结果正确性的前提下,提高重建效率.     

基于八叉树精确划分型值点的碰撞检测算法

针对虚拟现实中碰撞检测的快速计算问题,提出一种新的粗略碰撞检测与精确碰撞检测相结合的检测算法。首先利用AABB包围盒法排除不可能相交的物体,然后对可能发生碰撞的包围盒采用八叉树算法进行空间分割,在包围盒内找到由型值点形成的三角形面片,利用三角形面片的碰撞检测算法精确地判断物体是否碰撞。通过与OBB包围盒算法的碰撞检测数据对比,验证了该方法的有效性。     

基于单目视频图像序列的三维表面重建研究

随着计算机技术以及三雏数字成像软硬件技术的飞速发展,三维表面重建技术越来越受到人们的关注。应用也越来越广泛。研究人员已经开发出了诸如激光条纹和其他编码的光投影系统。可是这些系统有在表面反射系数很低的区域或镜面反射系数很大的区域无法收集到满意数据,对于远距离物体不够精确且难以校准,对环境要求较高等不足。所以,立足于使用常用设备,即普通光学摄像机或照相机,在通常条件和相对简单背景环境下,利用微型计算机快速准确完成三维表面重建具有非常大的研究和应用意义。     

虚拟场景中碰撞检测技术研究

碰撞检测技术对于虚拟场景的逼真度起着致关重要的作用。论文分析了碰撞检测的基本原理,分别对空间分解法和包围盒检测法进行了阐述,提出了先用包围盒检测法排除不可能相撞的对象。再利用射线与三角面相交法确定碰撞的确切位置。这种方法有效地提高了碰撞检测的效率和场景的真实性。     

拓展A*算法的机器人室内三维地图路径规划

为解决室内三维地图场景中移动机器人的路径规划与避障问题,将机器人实际体积纳入考虑范畴.定义机器人为正方体包围盒,讨论了机器人体积与周围障碍物的关系,提出了安全区域的概念,并对A?路径规划算法进行拓展.为解决三维点云节点数量大难以进行处理的问题,将数据格式转换成了八叉树结构,并在八叉树上创建了最优路径搜索方案,以提升数据...     

变电金具表面腐蚀膨胀点三维检测算法

为提升配电网变电金具腐蚀膨胀检测的精度,设计了变电金具表面腐蚀膨胀点三维图像检测算法。该算法使用八叉树算法对三维激光图像扫描仪获取的变电金具表面腐蚀膨胀点云图像数据进行压缩预处理,经过法向量计算、局部基面参数化处理、局部曲面拟合等步骤,提取变电金具表面腐蚀膨胀点点云数据的主曲率、形状索引值等局部特征。使用三维霍夫投票算法,对变电金具表面腐蚀膨胀点局部特征实施局部坐标系建立、坐标转换、霍夫投票等处理后,获取腐蚀膨胀点的质心位置,实现变电金具表面腐蚀膨胀点检测。实验结果表明：该算法具备较好的点云数据压缩能力,预处理效果好;变电金具腐蚀膨胀点图像数据存在遮挡缺失时,其特征提取完整度始终高于90%;识别配电站螺丝配件时,特征点匹配度高达100%,识别精度高。     

一种基于齿科序列图像的超分辨率重建算法

医学影像分辨率的提高能够有效帮助医生作出诊断,针对口腔环境复杂性和牙齿拓扑结构多样性的问题,提出一种基于齿科序列图像的超分辨率重建算法.通过对点集筛选和配准策略的优化,以及引入鲁棒损失函数,改进了传统的迭代最近邻点配准法,用于序列图像间的配准;然后针对齿科序列图像非下采样Contourlet变换域内不同的子带信息,采用了特定的子带系数融合策略,用于子带信息融合;最后基于非下采样Contourlet反变换得到了高分辨率齿科图像.实验结果表明,本文算法提高了重建指标,具有较强的鲁棒性.     

基于长序列图像的三维重建技术研究*

提出一种基于长序列未定标图像的三维重建方法,并将其成功地应用于增强现实实例中.首先,基于传统KLT跟踪算法提出了一种针对序列图像的改进特征点匹配策略,通过特征点运动向量的预测减小了相应特征点的搜索范围,进一步根据相近特征点邻域窗口在透视畸变上的相似性大大提高了匹配算法的效率;在得到序列图像的匹配结果后,将传统基于仿射成像模型的测量矩阵(Measurement Matrix)保秩分解算法扩展到透视成像模型中,从而一次性得到整个场景的射影重建;进一步在摄像机自定标的基础上得到整个场景的三维欧氏模型和摄像机的成像矩阵.最后给出真实图像序列的三维重建实验结果,并成功地将其应用到增强现实实例中.     

基于多帧视频序列的盲超分辨率影像重建

提出了一种基于多帧序列的盲超分辨率算法和实现框架以解决影像分辨率较低问题.该算法首先对获得的视频序列低分辨率影像进行预处理.然后估计各帧间的相对运动,最后在不知道监控系统的降质模型及相关参数的情况下,逐步投影迭代来重建高分辨率影像.运用该算法对实际监控影像进行了重建实验,通过主观感受和多种客观评价指标多角度对算法进行了...     

基于KCF相似度的TLD目标跟踪算法

研究持续单目标跟踪算法时,TLD的架构是一种值得借鉴的方式,但由于其本身的一些缺陷,当跟踪的目标在出现遮挡、快速移动以及光照变化等复杂情况下,TLD跟踪算法容易发生目标跟丢的情况,并造成误差的逐渐累积。鉴于TLD跟踪算法以中值流跟踪算法作为跟踪器存在局限性,本文提出一种基于KCF相似度的TLD目标跟踪算法(TLD-KCFS)。采用KCF算法对TLD跟踪进行实时监督,通过跟踪结果计算出相似度,利用相似度进行检测模块切换的判断,并结合两种结果调整目标跟踪框。通过对多类型的视频序列进行测试后可知,TLD-KCFS算法在遇到模糊和快速移动、目标遮挡、光照变化等复杂情况时,可以稳定且良好地输出跟踪结果,鲁棒性较好,适用于长时间目标跟踪。     

基于绝对二次曲线像的三维图像重建方法

传统三维图像重建方法的重建效果较差、重建耗时较长.为解决上述问题,提出基于绝对二次曲线像的三维图像重建方法.根据多线程调度方法构建三维图像重建框架,将图像重建工作分为三个部分,分别为图像导入显示,预处理和分层重建.引入中值滤波方法对图像进行滤波,并使用Canny算子对图像进行分割.在重建过程中,计算无限平面单应矩阵以实...     

用单幅图像重建三维凸面和两类鞍面的方法

利用Eikonal方程的粘性解给出了基于单幅图像的凸面三维重建算法;定义了2类鞍面——加性鞍面和乘性鞍面．利用凸面法和凹面法从鞍面单幅图像重建2个抛物柱面,然后根据鞍面的结构特点将2个抛物柱面重新合成鞍面．文中算法从临界点开始计算,不要求边界条件,具有较高的精确度．最后通过实验分析了该算法对噪声的敏感性．     

基于逆向工程的飞机曲面重建方法研究磁

介绍了逆向工程的基本知识,飞机曲面数据采集的一般流程;提出了点云数据预处理算法实现,包括点云滤波算法、点云数据精简算法和基于奇异值分解法的多视点云拼接算法,通过对数据的预处理,大部分数据噪声得以消除,数据量进一步简化,多视点云数据实现空间配准;研究了飞机曲面重建的数据处理流程,对飞机机体进行若干分区,按照点、线、面的建模处理流程对每个区进行独立建模;最后以Catia逆向建模模块对某型样机点云数据处理流程为例,详细探讨了飞机曲面重建的流程,精度验证等方法实现,实践证明,论文介绍的算法和处理方法切实有效,建模数据准确可靠。