基于SLM显微立体视觉模型的3D微定位研究

基于体视显微镜(Stereolightmicroscope,SLM)的显微立体视觉已经在微操作领域应用。本文研究了基于SLM显微立体视觉模型的微操作系统中的三维微观定位问题。通过对SLM双光路的分析,给出了描述二维图像空间和三维物空间映射的弱非线性显微立体视觉模型。采用立体匹配算法和目标识别两种方式对运动图像序列中的目标对象进行捕捉,可以批量给出立体图像中相关点的坐标。利用显微立体视觉理论模型和显微图像处理实现了微操作系统中的微观3D定位。     

立体视频会议中基于对象的中间视生成

描述了立体视频会议系统中实现视点适应的算法,其目的是获得真实的远程三维感觉,这需要通过从基线距离较大的立体摄像点中获得中间视。提出的方法首先识别前景和背景区域,并对前景对象进行视差估计。在视差估计中使用了分级的基于块的立体匹配方法,同时考虑了邻域的平滑性约束。然后利用视差一致性准则进行遮挡区域的检测,并对遮挡区域的视差进行补偿。最后在假设头肩像模型的条件下,提出了一种基于对象的中间视插值算法。实验结果表明,文中提出的方法可以获得高质量的中间视。     

立体视频对象分割及其三维重建算法研究*

为更加有效分析立体视频对象,本文提出了一种基于离散冗余小波变换的立体视频对象分割算法,首先采用离散冗余小波变换提取特征点结合DT网格技术的视差估计方法,获得了可靠的视差场,再利用视差信息对立体视频中静止对象进行分割。对于立体视频序列中的运动对象,采用离散冗余小波提取运动区域的方法进行分割。实验结果表明,本算法对有重叠的多视频对象具有较好的分割效果,可同时分割静止物体和运动物体,具有较好的精确性和鲁棒性。对于分割出的立体视频对象,结合深度信息对其进行三维重建,得到较好的三维效果。     

一种基于双眼系统的物体表面三维重建方法

从双眼系统模型出发，利用射影几何学的有关理论推导出了一种在该模型下物体表面的三维重建方法。提出的重建方法原理简单，输入条件是现实中最常见的条件，具有较高的实用价值。     

基于同构RBF网络的视差图像分治重建

提出一种基于同构径向基函数(RBF)网络的视差图像分治重建方法,通过可调域值和边缘检测完成视差图像的区域分割,在每个区域内采用RBF神经网络进行重建,将各个区域进行拼接,得到最终的重建结果。在不同区域运用RBF进行重建时根据各区域结构特征的繁简用不同分辨率的数据进行训练。实验结果表明,该方法可以获得高质量的重建结果。     

Reconstruction of a Scene with Multiple Linearly Moving Objects

In this paper we describe an algorithm to recover the scene structure, the trajectories of the moving objects and the camera motion simultaneously given a monocular image sequence. The number of the moving objects is automatically detected without prior motion segmentation. Assuming that the objects are moving linearly with constant speeds, we propose a unified geometrical representation of the static scene and the moving objects. This representation enables the embedding of the motion constraints into the scene structure, which leads to a factorization-based algorithm. We also discuss solutions to the degenerate cases which can be automatically detected by the algorithm. Extension of the algorithm to weak perspective projections is presented as well. Experimental results on synthetic and real images show that the algorithm is reliable under noise.     

荧光断层成像中圆柱仿体的三维重建

使用基于有限元法的线性模型,用几种不同的迭代正则化方法进行荧光产额的三维重建,其中包括最小二乘的共轭梯度法(conjugate gradient least square,简称CGLS)、最小二乘的QR分解迭代法(least square QR decomposition,简称LSQR)和包含后处理的预迭代算法.利用一个非接触式、多透射角度的成像系统进行圆柱仿体实验来评估上述3种方法,并与以往常用的代数重建方法(algebraic reconstruction technology,简称ART)作了比较.单荧光团和双荧光团的实验结果表明,上述3种迭代方法可以比较准确地估计荧光团位置,而所需计算时间仅为ART的2%左右.     

两个听音点处三维声场重建方法

随着3D电影和电视技术的迅猛发展,三维声场重建技术成为当前的研究热点.日本NHK提出了22.2多声道系统,该系统可以在中心听音点或中心听音区域内为听音者带来三维听音体验.但是当重建声场中多于一个听音者时,该系统不能为处于非中心听音点处的听音者带来最佳听音体验,因为最佳听音点位于中心点处.为了解决这一问题,提出一种两个听...     

由单幅图像重构表面形状的B样条变分法研究

针对SFS（Shape From Shading)问题中的Lagrange乘子难题,经过B样条插值,将SFS问题的积性、光滑性限制隐含、消除Lagrange乘子的不利影响,采用B样条变分法解决了SFS问题;并根据B样条特殊结构,设计了SFS问题变分格式的层次基变换共轭梯度加速度法,初步的计算实例表明,此方法在精度、速度上有所提高,效果令人满意。     

Visualization Toolkit及其在三维体重建中的应用

本文介绍了the Visualization Toolkit(VTK)工具的基本概念，总体框架，命名规则，宏文件，创建和删除，源目标，文件格式，以及用CT切片重建脑体三维模型的示例方法。     

Three-Dimensional Image Reconstruction Procedure for Food Microstructure Evaluation

Confocal laser scanning microscopy (CLSM) is a noninvasive technique for evaluating the microstructure of foods and other materials. CLSM provides several sequential subsurface layers of two-dimensional (2-D) images. An image processing algorithm was developed to reconstruct these 2-D layers into a three-dimensional (3-D) network. Microstructure of fat globules in cheese was used as an example application. The validity of the image reconstruction algorithm was evaluated by processing several layered digital images of known shape and size. Differences between the original and reconstructed images were 2–5% in terms of object size and 1–8% in terms of shape.     

一种基于会聚式体视模型的三维表面重建方法

本文在推导并简化会聚式体视模型视差公式的基础上,基于充分的生理依据,选取多尺度高斯微分滤波器滤波向量为匹配元,采用随机松弛方法的思想,设计了一个分层优化三维重建算法。算法利用双向匹配发现存在不利因素区域,随后对目标函数各项合理加权,从而改善了在该区域的重建效果。该算法能有效地直接产生密集的视差场,经实验验取得了良好的效果。     

基于视觉原理的曲线重构算法研究

曲线和曲面的重构是逆向工程中的重要问题,特别是按照计算机图形学中点线面的发展规律,曲线重构更是其中很重要的一步,为后面的曲面重构奠定了研究基础。论文研究和实现了一种曲线重构算法,该算法将人类的视觉具有的接近性和连续性融入到了曲线重构算法中。实验结果表明了该算法的有效性。