基于三维校正的SHGC物体三维结构提取方法

针对SHGC(straight homogeneous generalized cylinders)图像的特点与从单幅图像中提取三维信息困难,设计了一种基于单幅SHGC图像和三维校正的三维结构提取方法。与传统的SHGC三维结构提取方法不同,该方法从三维空间中匹配的角度出发,构造一个二维横截面,在二维横截面上增加一个z轴,通过平移、旋转预先构造好的三维横截面,将构造好的横截面与原图像中SHGC物体的横截面进行兴趣点匹配,从而确定最优化结果时的仿射成像参数(λ, θ),通过成像参数可以成功提取SHGC横截面的三维信息,结合SHGC的子午线轮廓信息定性地得到整个SHGC物体的三维信息,提取SHGC表面的纹理,通过三角网格的方法将纹理贴到三维物体表面。实验论证了本文提出的三维结构提取方法是可行的和正确的。     

三维动态人脸图像的高精度填充重构算法设计

现有的图像重构算法未进行立体匹配处理,导致重构的图像与原图像相比在细节方面差距较大,甚至出现失真.为此,进行了三维动态人脸图像的高精度填充重构算法设计.采集二维人脸图像,进行相机标定、图像灰度化、图像滤波等预处理;利用算子提取人脸图像特征点并根据特征点分布进行立体匹配;对立体匹配后的特征点进行划分,得到人脸特征网格组成的三维模型;将二维图像中的纹理映射到三维模型上,实现三维重构.结果表明:所设计的算法减少了重构图像与原图像在细节上的差距,解决了重构图像的失真问题.     

基于照片的图像合成技术

在目前的虚拟现实技术中，基于图像的对象技术发展很快，其中三维技术是通过一定的方法利用已知的图像信息重建对象的三维模型，然后对三维模型进行渲染。但现有技术的局限，重建三维模型有相当的困难。由于二维渐变技术不需要三维信息，因此比三维模型重建更易实现，二维图像渐变技术发展也非常之快，还存在某些缺陷，生成的目标图像容易出现畸变。而一种新的二维渐变算法，视域渐变算法先将两张源图进行变形，然后进行插值，克服了一般渐变算法的缺陷。     

基于纹理映射的医学图像三维重建

提出了一种基于纹理映射的体绘制算法,提高了图像的重建效率,增强了图像的重建效果。算法实现了对二维医学图像序列的三维重建,在目前通用的个人计算机上可以以近似实时的速度重建出高质量的三维图像。针对算法中存在的问题提出了两种不同的改进方法,取得了较好的效果。结合纹理生成的过程和纹理重采样的过程,对重建后的三维图像实现了交互切割的算法。     

基于二维、三维信息融合的人脸识别

为解决光照、姿态等因素发生变化时二维人脸识别算法识别率骤然下降的问题,提出了基于二维、三维信息融合的人脸识别方法.与其他算法不同,该算法输入为一幅二维灰度图像,通过重建相应的三维模型提供三维信息.对于二维图像,选择局部二值模式(LBP)特征进行人脸表示.对于三维模型,定义了54个特征点,将鼻尖点与特征点之间的测地线距离作为三维特征.对2种特征识别结果采用加权融合的方式,权值的确定依据Fisher判别准则.通过CAS-PEAL-R1人脸库对提出的算法进行了测试,并与其他方法进行了比较.     

三维重建中线段匹配方法的研究

针对传统基于特征点匹配的重建模型容易存在空洞现象的问题,提出一种基于直线提取算法的线段匹配方法。首先使用无人机设备获取校园建筑图片集,保证拍摄过程中相邻图片存在重叠部分,通过筛选分数最高的相似性评分得到相邻图片集合并只在相邻图片间进行匹配。接着利用直线提取算法提取图片中直线段,然后根据极线约束关系进行二维线段匹配最终生成三维线段模型。二维线段匹配阈值τ、相邻图片个数M、在相邻图像中与特定二维线段相匹配的线段个数K是其中3个重要参数,对4组不同的图片集进行参数评估,实验结果表明当二维线段阈值τ低于0.5,相邻图片个数M为10,在相邻图像中与特定二维线段相匹配的线段个数K为10时三维重建速率与模型精度可接受度最高。     

三维人脸扫描图像数据预处理

为构造基于知识学习的形变模型所需的规格化三维人脸库,提出一种纹理映射图数据结构及以点为处理单元的分割三维人脸的方法.该结构将原始数据隐含的信息显性化,为激光扫描仪采集的真实三维人脸中分离的采样点与纹理2部分数据建立双向映射关系,以保证数据操作和处理达到实时与同步.基于此结构的快速映射特点,提出的分割方法以二维纹理点为操作对象能够快速处理大量原始数据.     

RGB-D图像三维特征点的保结构检测方法

针对颜色-深度图像(RGB-D)特征融合困难、联合识别效率低的问题,提出了一种三维特征点的保结构检测方法,为图像配准、三维重建、目标识别与分类等问题提供稳定特征点.该方法利用透视投影在二维像平面上描述物点,建立了物点的三维保结构模型.基于扩散方程和尺度空间的联系,利用有限差分法将深度信息融入尺度空间中,给出了RGB-D尺度空间的一种表示方法.依据特征点与高斯拉普拉斯函数极值的对应关系,在RGB-D尺度空间上检测极值,获取了图像的保结构三维特征点.实验结果表明,与二维尺度不变特征转换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)方法相比,RGB-D图像三维特征点的保结构检测方法有效融合了物体表面的颜色和结构信息,能够检测并匹配更多的图像特征点.     

基于柱面反投影算法的三维物体表面纹理重建

从图像中提取纹理用作纹理映射是三维重建的常用方法之一,然而通过相机获取的照片纹理经常存在失真变形．不能直接用于纹理映射,故需要研究失真纹理的校正针对圆柱面物体提出一种柱面反投影算法,将物体在圆柱面上的影像纹理投影到二维视平面上显示,并用线性插值算法对缺损的像素值进行插值校正,然后利用SIFT（Scale Invariant Feature Transform）尺度不变特征点匹配算法对校正后的纹理图像进行特征点提取与匹配,最后采用加权平滑算法实现图像的拼接,从而得到宽视角的纹理图像．实验表明,利用上述方法能够有效地生成三维重建所需的纹理．     

基于纹理结构的超声图像自适应去噪模型

针对目前全变分模型不能在去除噪声的同时有效保持纹理信息的问题,提出了一种新的基于纹理结构的超声图像自适应去噪模型.该模型首先使用纹理信息来描述超声图像的斑点特性.根据纹理特性来定义均匀性值,从而把超声图像从灰度域映射到均匀性域.然后根据二维均匀性直方图来确定阈值从而将像素点分入均匀点集或非均匀点集.最后根据像素点所隶属的集合自适应的选择不同范数的全变分去噪方法,通过大量实验验证了所提模型的有效性.     

三维人脸纹理改善及其在模型匹配中的应用

为改善三维人脸库的颜色纹理,基于纹理映射技术,提出了一种改善方法．使用统计学中曲线拟合与线性回归的方法,根据扫描仪获取的三维人脸库颜色纹理空间,拟合、逼近真实纹理空间,进而得到改善的颜色纹理空间,建立了三维人脸库颜色纹理空间到改善的纹理空间之间的映射关系．根据该映射关系改善了三维人脸库颜色纹理,缩小了其与真实纹理之间的差异．实验结果证明,用该方法改善后的纹理与真实纹理的差明显小于扫描得到的纹理与真实纹理之间的差;在模型匹配过程中使用改善后的纹理,可提高模型匹配速度,缩短匹配时间．     

基于ASIFT改进算法的无人机图像特征匹配方法研究

无人机图像纹理丰富、特征显著,在机器视觉三维重建及机器人导航中应用广泛,但其视角变化大,且易倾斜。传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法和Affine SIFT(ASIFT)算法等图像特征匹配算法误差较大,难以满足应用要求。针对该问题,提出了一种基于ASIFT的改进算法。首先用ASIFT算法模拟图形畸变,然后利用SIFT算法中的k d树算法对最邻近特征点进行快速搜索匹配,最后加入随机抽样一致算法,得到匹配对的参数模型,同时对不符合模型的误差匹配对进行剔除。实验结果表明,该算法可以优化匹配效果,提高匹配速度。     

3维大脑核磁共振图像隐私信息剔除方法

在神经影像研究中,患者的面部特征有时可以通过三维表面重建技术从影像中复原,这使患者身份隐私信息泄漏存在潜在可能。为了解决这一问题,文中提出一种自动化面部特征剔除算法,从海量多模态大脑核磁共振影像数据中自动剔除患者身份相关的面部特征信息。该方法基于一种新提出的多分辨分层特征向量匹配方法来准确定位三维影像中的解剖学点标记,并通这种匹配方法从多模态磁共振影像中确定患者面部特征相关的解剖结构的空间位置,并以此估计出一个最优三维剔除平面来剔除病人面部特征信息。最后,通过实验验证了该方法的有用性和可靠性。     

多目立体视觉三维重建系统的设计

针对工业产品质量检测过程中产品三维表面的重建问题,提出一种基于多目立体视觉三维重建方法.设计了一套由八个直线分布的工业相机构成的三维重建系统方案.首先通过图像采集模块,在八个不同方向对目标物体进行图像采集.其次对采集到的图像进行预处理,其中包括图像背景抑制和目标物体分割.然后通过相机标定模块,对八个相机进行标定,获得它们的内外参数,并结合Harris角点检测及高斯差分检测算法对预处理后的图像实现特征点提取.在此结果上,再利用三角形法对提取到的特征点进行匹配和校正.最后采用泊松表面重建方法准确地获取和优化角点,并找到角点特征的匹配点,从而对物体进行三维表面的精确重建.实验结果表明,设计的系统能够重建出静止物体的局部三维表面,重建结果中的物体表面完整,结构清晰,表面上的字符重建完整,能够很好地进行识别.     

三维重建表面几何特征的提取与参数测量计算

对三维重建结果的表面特征进行提取和误差分析,是提高三维目标测量精度的关键步骤. 提出了对三维重建表面几何特征进行提取,并对其进行参数测量计算的方法. 首先利用STL文件对三维重建得到的目标点云数据进行读取、导出并筛选,得到三维重建目标的点云数据,通过迭代计算生成CAD模型表面点云数据. 再提取重建目标与CAD模型的几何特征,计算粗糙度、平行度和平面度等几何参数特征值,进行误差比较和分析,最后将该结果反馈至三维目标重建过程中. 实验结果表明,提出的方法能有效地提取三维重建结果表面几何特征及对表面进行测量计算.     

植物景观三维图像边缘锐化方法

针对当前植物景观三维图像表面点自相似性系数较低,边缘锐化效果较差的问题,提出基于色调映射和颜色特征分解的植物景观三维图像边缘锐化方法.采用稀疏线性组合方法进行植物景观三维图像的边缘轮廓特征分解,提取植物景观三维图像的边缘分块特征量;根据植物景观的表面点、细节区域进行植物景观图像超分辨率重构和模板匹配,重建植物景观图像的整体直方图分布模型,采用色调映射和颜色特征分解方法,获得植物景观三维图像边缘锐化表面点自相似性系数.仿真结果表明,该方法获得的自相似性系数较高.     

人脸动画中逼真纹理映射的方法

生成真实感人脸纹理细节是人脸动画中的重要组成部分.根据人脸纹理映射部位定位准确和形象逼真的要求,提出了采用MPEG-4标准确定人脸模型特征点的位置,在照片纹理上标注特征点,分区域自动计算三维人脸纹理坐标,实现人脸纹理映射的方法.实验结果表明,使用该方法,人脸纹理映射部位定位准确、效果良好.     

动态场景下基于视差空间的立体视觉里程计

针对实际的复杂动态场景,提出了一种基于视差空间的立体视觉里程计方法.利用SIFT特征点的尺度和旋转不变性及一些合理的约束条件,实现左、右图像对和连续帧间的特征点匹配和跟踪.通过结合了RANSAC的最小二乘估计滤除运动物体上的干扰特征点,得到较为准确的运动参数的初始值,在视差空间中推导出视觉里程估计的数学模型,通过最小化误差函数得到最终运动估计.实验结果表明,该算法在室内外存在运动物体的复杂动态场景中都具有较传统方法更高的精度.     

基于特征匹配算法的双目视觉测距

距离测量作为障碍物检测以及路径规划的前提和基础是机器人研究领域的一个重要分支。在众多测距方法中,由于双目立体视觉具有信息丰富、探测距离广等优点被广泛应用。本文将改进的SIFT特征匹配算法应用到双目视觉测距与标定系统中。首先建立双目视觉测距模型,测量值由空间物点在左右摄像机下的像素坐标值决定;其次根据该模型的特点提出了基于平行光轴的双目立体视觉标定方法;最后利用改进的SIFT特征匹配算法,提取匹配点的像素坐标完成视觉测距。实验结果表明,根据测量数据对障碍物进行三维重建,相对距离与真实场景基本吻合,能够有效地指导机器人进行避障。