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。     

从单幅图像获取三维场景材质风格

材质设计是三维场景建模的重要内容,不仅耗时而且费力.为了从图像中获取三维场景的材质风格,提出一种自动从单幅图像获取三维场景材质风格的算法.首先对三维场景采样多个视图,利用反绘制技术从样本图像中自动获取材质风格,并将其转换到三维场景的各个视图中作为场景中物体的候选材质;然后定义候选材质绘制结果与样本图像材质分布差异的目标函数,其中包含两者色度的均值、方差以及直方图分布的差;最后利用禁忌搜索方法优化该目标函数,从候选材质中选取最合适的一组作为最终结果.通过用户调查并与人工交互的结果进行对比,验证了文中算法的可行性.     

单幅粉尘图像的切片重构恢复方法

针对粉尘分布不均匀且局部多散射引起的图像退化问题,提出单幅粉尘图像的切片重构恢复方法。首先,在场景深度方向采用McCartney模型得到多层切片图像;其次,对切片图像进行联合粉尘检测运算,将切片图像中无粉尘的区域保留,而将有粉尘的区域标记并将此区域作为下一张切片图像的检测区域;然后,对每张切片图像中保留的无粉尘部分和最后一张切片的粉尘区域进行重构;最后,对重构图像使用快速导向滤波,实现了对单幅粉尘图像的恢复。实验结果表明,该恢复方法可以对图像中的粉尘区域实现快速、有效去除,为粉尘环境中基于计算机视觉的目标监控与识别工作奠定基础。     

未标定单幅结构场景图像的三维重构

提出了一种单视三维重构方法，该方法是利用用户提供图像点及其对应的三维点之间几何信息。由于结构场景是由大量平面构成的，存在大量的平行性、正交性约束，因此该方法主要应用于结构场景的三维重构。首先，相机定标和计算每个平面的度量信息，即先基于3组互相垂直方向的影灭点，对方形像素相机标定，再利用影灭线和圆环点像，对每个平面度量校正；然后考虑每个校正平面的尺度因子和非正交平面间的相对面向，从而将所有校正后的平面缝合起来。采用真实图像进行实验，实验结果表明，该方法简单易用。     

基于单幅图像的三维浏览图生成算法

传统的建模方式非常复杂,而日常生活中拍摄的多数照片本身包含着足够几何信息,于是文中提出了从单幅图像中直接生成具有三维动态效果的系列图片的设想。首先需要用户简化勾画出图像的遮挡关系,然后将图像按遮挡关系进行分层,针对每一个图层,根据提取出的特征边缘来识别出有意义的空间信息,最后从新的视角出发,重定景物间的关系和相对位置,进而生成具有三维浏览效果的图像。实验结果表明,该方法在用户简单参与下能得到良好效果。     

基于单幅图像的三维浏览图生成算法

传统的建模方式非常复杂,而日常生活中拍摄的多数照片本身包含着足够几何信息,于是文中提出了从单幅图像中直接生成具有三维动态效果的系列图片的设想。首先需要用户简化勾画出图像的遮挡关系,然后将图像按遮挡关系进行分层,针对每一个图层,根据提取出的特征边缘来识别出有意义的空间信息,最后从新的视角出发,重定景物间的关系和相对位置,进而生成具有三维浏览效果的图像。实验结果表明,该方法在用户简单参与下能得到良好效果。     

基于单幅图像中点线轮廓的三维重构方法研究与应用

从一幅简单的图形出发,采用人工半自动提取产品的轮廓外形,利用轮廓从而进行三维重构.从三位重构原理出发,进行了轮廓提取、筛选,然后三维坐标重建的研究,并且给出了其相应的原理和算法.利用OpenGL显示轮廓的模型,搭建基于点线轮廓的三维重构系统框架,实现数字化模型的三维重构的研究.用算例进行验证,得到了平面立体的三维信息.     

无序图像三维重构中的图像选择技术

针对无序图像的三维重构问题,本文提出了一种图像选择算法,在三维重构算法运行之前,首先利用图像间的全局运动估计,去除冗余的图像,有效的减少了问题的规模,同时保持图像间的大部分连接关系,并能够较好地防止出现退化情况。为了验证本文的算法,针对一系列图像进行了测试,实验结果证明,作为三维重构的一个预处理过程,提高了三维重构算法的运行效率和算法的鲁棒性,具有很高的实用价值。     

基于卷积神经网络的单幅图像三维人脸重建

利用单幅二维图像进行三维人脸重建是图像处理研究领域的热点问题.受深度卷积神经网络(CNN)和三维形变模型(3DMM)的启发,提出一种采用CNN回归3DMM形状和表情参数的方法,进行三维人脸重建.在CNN模型VGG-16的基础上设计一种VGG-BN的改进网络模型,通过在每个卷积层后加入批归一化层,优化网络模型性能;并采用...     

基于可见光单图像三维结构恢复方法综述

基于可见光单图像的三维重构方法一直是计算机视觉领域的研究热点,该文从光照物体的材质和结构差异,以及成像过程中信息损失等因素着手,对基于光照模型、基于几何图元以及基于深度学习策略的三维重建方法进行了分类和概述,并分析讨论各类方法的优缺点以及未来的研究方向。     

单图三维重构方法

在场景深度信息未知的情况下,由多视点成像产生的焦散失真是无法消除的。针对该问题,利用多视点成像中光束斜交的特性,提取失真图像中结构化图形中包含的场景深度信息,实现对单幅多视点图像的三维几何结构重建。重构适用范围包括所有已知函数形式的曲线,尤其为直线、圆等特殊几何图形的三维重构提供了专门的数学方法。     

单幅图像超分辨率重建技术研究进展

图像分辨率是衡量一幅图像质量的重要标准. 在军事、医学和安防等领域, 高分辨率图像是专业人士分析问题并做出准确判断的前提. 根据成像采集设备、退化因素等条件对低分辨率图像进行超分辨率重建成为一个既具有研究价值又极具挑战性的难点问题. 首先简述了图像超分辨率重建的概念、重建思想和方法分类; 然后重点分析用于单幅图像超分辨率重建的空域方法, 梳理基于插值和基于学习两大类重建方法中的代表性算法及其特点; 之后结合用于超分辨率重建技术的数据集, 重点分析比较了传统超分辨率重建方法和基于深度学习的典型超分辨率重建方法的性能; 最后对图像超分辨率重建未来的发展趋势进行展望.     

使用VGG能量损失的单图像超分辨率重建

单幅图像的超分辨率重建（single image super-resolution,简称SR）是一项重要的图像合成任务.目前,在基于神经网络的SR任务中,常用的损失函数包括基于内容的重构损失和基于生成对抗网络（generative adversarial network,简称GAN）的对抗损失.但是,基于传统的GAN的超分辨率重建模型（SRGAN）在判别器接收高分辨率图像作为输入时,输出判别信号不稳定.为了缓解这个问题,在SRGAN以及常用的VGG重构损失框架上,设计了一个稳定的基于能量的辅助对抗损失,称为VGG能量损失.该能量损失使用重构损失中的VGG编码部分,针对VGG编码设计相应的解码器,构建一个U-Net自编码结构VGG-UAE,利用VGG-UAE的重构损失表示能量,并使用该能量函数为生成器提供梯度;基于追踪能量函数的思想,VGG-UAE使生成器生成的高分辨率样本追踪真实数据的能量流.实验部分验证了使用VGG能量损失将比使用传统的GAN损失可以生成更有效的高分辨率图像.     

基于深度学习的单幅图像三维人脸重建研究综述

在计算机视觉领域中,三维人脸重建是一个具有研究价值的方向,高质量地重建出三维人脸在人脸识别、防伪、游戏娱乐、影视动画和美容医疗等领域具有重要的意义.近二十年来,虽然基于单幅图像的三维人脸重建领域已经取得很大的进展,但使用传统算法进行重建的结果仍会受到人脸表情、遮挡、环境光的影响,并且会出现重建效果精度不佳和鲁棒性不足等...     

基于单张影像的月面三维仿真

根据阴影恢复形状原理,提出一种基于单张影像的快速月面三维建模和光照模拟方法。利用单张2D影像中残留的3D线索——灰度信息,通过SFS方法对月面三维形貌进行快速重建,采用改进的Hapke光照模型对重建后的三维形貌进行渲染。实验结果证明,在精度允许范围内,该方法能快速地实现对月面三维形貌的提取和仿真。     

基于图像分割的三维重构

三维重构方法是医学图像可视化系统、治疗计划系统的重要技术。基于图像分割的三维重构方法结合了图像分割、等值面抽取、网格简化三种技术,是不同于传统Marching Cubes算法的一种三维重构方法。它首先将医学图像分割为二值图,然后利用Marching Cubes方法进行等值面抽取,最后对得到的网格模型进行简化。实验结果表明,基于图像分割的三维重构方法加快了Marching Cubes的运算速度,改善了重构的效果,有利于实现对基于三维重构的大型几何模型的实时绘制和交互。     

基于多窗口残差网络的单图像超分辨率重建

基于卷积神经网络的单图像超分辨率模型网络结构过深,导致高频信息丢失以及模型体积庞大等问题.提出一种由多个残差模块构成的多窗口残差网络优化模型,通过使用多个不同尺寸的窗口对同一特征图进行提取,获取更丰富的高频与低频信息,并过滤出深层网络的所需特征.残差模块中较大尺寸的窗口采用较小尺寸的滤波器和多层映射层叠加组成,可在减少...     

基于镜面成像技术的三维立体视觉测量与重构综述

利用镜面成像技术获取被测物体或场景的三维信息得到研究者越来越多的关注。光线与平面镜或曲面镜交互时产生镜面成像。平面镜的反射属性可以改善视觉效果,基于光路射线展开过程可应用于不同的平面镜成像系统,采用光路展开替代镜面交互应用于三维场景,得到虚拟三维空间,平面镜成像使得复杂的射线交互可以用一种虚拟的方式可视化,且坐标系统的变化容易跟踪。曲面镜成像通常不具有透视投影属性,根据曲面的曲率来改变空间显示。曲面镜常常导致折反射,故针对不同的三维立体视觉测量及重构需设计相应的几何恢复算法。从计算机图形学和计算机视觉的角度,分析了镜面成像的基本原理,对近年来较典型的基于镜面成像技术的三维测量与重构方法及最新研究进展进行综述。