三维图像重构的参数估计与算法实现

论文介绍了一种SFS算法的参数估计及其实现。它在考虑自遮掩影响的情况下,有效地估计了SFS算法中涉及的各种控制参数,并引入亮度约束、灰度梯度约束和可积性约束,计算出表面高度和表面向量,实现三维重构。最后还指出了在Matlab中实现需要注意的问题。     

医学图象三维表面的快速重构方法

介绍了基于CT等值面数据的脸部面貌及颅骨的曲面生成方法，以双三次B样条曲面技术区别于传统的蒙皮曲面生成方法，采用截面数据的重采样，解决了复杂实体在曲面生成时的局部扭曲及数据量过大等问题，在等值线的曲面造型方法及医学可视化领域有广泛应用前景。     

基于锥束CT的两类三维表面重构方法比较研究

目前锥束CT的三维重构主要采用面绘制,其方法有两类,即体素级重构和切片级重构。在对比两类方法的基础上,提出了一种新的二维切片轮廓重构与三维表面重构相结合的切片级重构方法,然后以标准MC算法和该算法分别对两个实例进行重构并比较。结果表明,该算法更适合工业产品的三维表面重构。     

基于单幅光栅条纹图像的钢轨表面三维重构研究

针对光栅条纹相位测量法利用相移法提取相位时需要3幅以上的相移光栅条纹图像,使得整个重构过程复杂的问题,提出利用单幅光栅条纹图像提取相位的方法进行钢轨表面的三维重构。通过对单幅光栅条纹图像进行希尔伯特变换的方法实现相位移动。利用推导的相移公式直接求取包裹相位变化量,并解包裹得到连续相位分布。将连续相位代入相位高度映射关系,获得轨面高度分布,重构钢轨表面三维形貌。利用传统Stoilov五步相移法重构钢轨表面。通过对仿真结果的对比分析并结合实际情况,该方法能够很好地实现钢轨表面的三维重构,并且误差小于Stoilov五步相移法,运行速度较快,更适合在线检测。     

一种三维运动参数的鲁棒估计方法

本文提出了一种估计三维运动参数的线性算法,利用两帧图象之间点匹配的信息,算法给出了鲁棒性较好的解。该算法的关键之处是引入必要的先验知识,使得先验知识直接参与数值计算,以解决所谓不适定问题,实验结果表明:本文的算法在多方面优于现存的算法。     

一种三维表面重构中的轮廓集拼合新方法

针对切片级三维表面重构中的难点,提出了一种拼合轮廓集的新方法：通过对待拼合的轮廓集首尾轮廓进行平面三角剖分方向的判别,将空间轮廓集拼合的三维问题转化为平面多连通域三角剖分的二维问题,并改进了现有的平面多连通域三角剖分算法,巧妙地解决了切片级重构中的轮廓分支对应问题。实验表明,谊方法能准确完成复杂轮廓集的表面拼合,具有良好的适应性。     

基于相空间重构双参数联合估计的网络流量预测

为了提高网络流量预测精度,提出一种基于相空间重构双参数联合估计的网络流量预测模型.首先采用极限学习机作为网络流量预测算法,然后预测结果优劣指选择相空间重构参数,最后建立单步、多步的网络流量预测模型,并通过仿真实验对其性能进行分析.结果表明,论文模型可以准确获得最优相空间重构参数,显著提高网络流量的预测精度,预测结果明显优于对比模型.     

基于SFS原理的SMT焊点表面三维重构技术研究

基于明暗重构形状原理重构表面组装焊点的表面三维形状过程是:先通过图像采集设备,采集到SMT焊点图像,使用相关的图像处理技术,对SMT焊点图像进行处理;根据一个确定的反射模型建立物体表面形状与图像亮度之间的约束关系和物体表面形状的先验知识建立物体表面形状参数的约束关系,然后对这些约束关系联立求解,可得到物体表面的三维形状.同时针对不可接受SMT焊点图像重构出的三维图像不够理想的缺点进行了改进.在阐述其基本思想和原理的基础上,结合实例介绍了该技术的实现方法与步骤,对其中焊点图像的获取与处理、焊点三维重构技术算法等主要内容与关键技术进行了研究和探讨,并对结果进行了分析验证.     

三维重构中数码相机参数标定方法研究

随着数码技术的迅速发展,在许多场合人们已逐渐采用数码相机作为主要的图像采集设备.数码相机的标定被认为是实现三维重构基本而又关键的一步,可以为后继的立体图像匹配与三维重构奠定良好的基础.在介绍数码相机成像理论模型和已知相机内部参数的基础上,提出了一种新的利用直角三点来实现数码相机外部参数标定的方法.与现有的标定方法相比,简化了标定需要的特征点的数量和标定装置的复杂程度.文章最后通过实例说明了利用该标定方法实现三维重构的具体步骤和方法,并且验证了此方法的可行性及标定的精度.     

单幅图像三维表面重建的算法研究与实现

以单幅二维图像为研究对象,应用SFS的基本理论,首先对二维图像进行了光照的倾角和偏角的估计,在光源坐标系下计算出物体每一点的表面梯度;之后,旋转坐标系,在观察坐标系下得到物体的表面梯度;最后采用三点辛普森公式求出物体表面的高度。整个算法流程简单,求解层次分明,重构满意度较高。     

由单幅二维灰度图像重构物体表面形状*

鉴于目前很少有论文讨论完整的由单幅二维灰度图像重构物体表面形状的算法,包括它的控制参数的估计及算法的实现,介绍了一种完整的SFS算法.它在考虑自遮掩影响的情况下,有效地估计了SFS算法中涉及的各种控制参数,并引入亮度约束、灰度梯度约束和可积性约束,计算出表面高度和表面向量,实现三维重构.与传统的算法相比,本算法无论是在速度还是在精度方面都达到了比较高的水平,具有一定的应用前景.最后还指出了在MATLAB中实现需要注意的问题.     

基于MRF和神经网络的三维运动参数估计

为解决非刚体三维运动中运动参数估计的问题,结合了马尔科夫随机场(MRF)和神经网络的方法。其中,MRF用于建立各个特征点的局部运动相关性模型,求出各个特征点的三维坐标;神经网络方法用于对特征点进行聚类,并求出运动参数;最后根据求出的运动参数修正各个特征点的邻域系,实验结果表明该算法能够正确估计出非刚体的运动参数。     

基于多粒度匹配的高超速飞行体三维重构方法

针对高超速飞行体在飞行过程中能获取到的图像信息较少,无法完全复现其轮廓信息,提出一种基于多粒度匹配的三维重构优化方法。首先通过两台高分辨率CCD相机正交的阴影照相站系统采集高超速飞行体多幅图像信息,利用图像分割技术提取物体的二维轮廓;然后采用改进的SFS算法求解出物体表面各点的相对高度和表面法向量,恢复其三维形貌;最后使用图像拼接优化技术实现高超速飞行体表面的三维重构。并经过实体模型的三维重构验证所提方法的可行性及有效性。     

基于Kinect的轴类零件三维重建研究

使用Kinect采集的深度数据,进行了轴类零件三维重建算法的研究。首先借助Kinect获取深度和彩色数据,通过坐标转换将深度信息转换成三维点云数据;其次提取出感兴趣目标的点云数据,根据点云数据的噪声特点,并对其进行滤波降噪处理;然后进行点云分割获得点云集,最后对各点云集进行结构参数化分析。实验结果表明,本文算法能够精确、高效地实现轴类零件的重建。     

基于多感知因素的产品三维重构关键技术研究

从一幅简单的图形出发,利用图像中隐藏的透视信息进行三维重构,计算产品特征点的坐标及其相对位置.进行了透视元素、基本体素到组合体素的反求研究,并且给出了其相应的原理和算法.对于几何残缺信息的视觉补偿与推理等关键算法进行了研究,并利用非几何信息的处理与特征建模,搭建基于产品多感知因素的三维重构系统框架,实现了设计重用辅助产品创新设计.     

三维重建中深度图像配准方法研究

三维重建是计算机视觉的主要目的,也是计算机图形学领域的研究热点。通过两两配准和多视角配准的深度介绍和举例说明,系统介绍了深度图像配准方法。通过这些方法可以大大简化三维物体的识别和定位等问题,开辟了机器视觉的一个新途径。     

浅析三维重建算法

为了将二雏图纸在计算机中自动转换成三维模型并进行交互式显示和各种操作,必须首先从二维图纸中读取所有线条、标注等信息。将这些信息以合适的数据结构进行组织,然后根据这些数据识别相应的几何元素及其位置、尺寸等信息,即进行三维重建。该文对已有的多种三维重建算法进行分类和剖析,归纳出三维重建算法的主要技术难点,并给出了核心的内部数据结构。     

三维重建中曲面反照率值的估计与应用

从单幅图像获得物体的表面高度是计算机视觉中的一个重要研究领域,其中一种重要的方法就是从明暗恢复形状(ShapefromShading,简称SFS)。在SFS的各种不同算法中都需要曲面的反照率值,反照率值的估算是否准确直接影响了三维重建的效果。针对反照率值的估算,已经产生了很多有效的算法。文中讨论了三种反照率值的估计算法及其优缺点,并将局部反照率估计算法引入到三维重建中,解决了由全局反照率值重建的弊端。