视频监控中运动图像序列三维重建

视频监控中运动图像序列三维重建一直是三维重建研究的重点,其重建效果会对运动图像的清晰度产生影响。但当前三维重建方法都是通过获取二维视频监控中的运动图像序列,通过基于Java Applet与Java Application编程,采用体绘制法完成视频监控中二维运动图像序列的三维重建,该方法无法保证重建后的图像质量,导致图像清晰度不高。为此,提出基于图像特征点提取与匹配的视频监控中运动图像序列三维重建方法。首先,对视频监控中运动图像序列特征点进行检测,并对特征点一定邻域内图像的纹理、结构以及其他特征进行统计,通过对运动图像序列特征点的特征比较,完成运动图像序列特征点提取与匹配;然后,对视频监控中运动图像序列的结构和运动初始化,并进行视频监控相机的自标定,实现对视频监控中运动图像序列的三维重建。实验结果表明,所提方法能够有效提高三维重建后视频监控中运动图像序列的清晰度,减少三维重建流程,提高运动图像序列重建效率,具有良好的使用价值。     

多视角图像序列的单目三维重建

为了从单目多视角图像序列中重建出三维场景,使用了一种基于增量式运动恢复结构(structure from motion)和立体视觉法(multi-view-stereo)的三维重建方法.首先,通过使用尺度不变特征变换算法(scale-invariant feature transform)从图像序列中提取出特征点并进行...     

一种基于两幅图像的三维重建方法

随着计算机技术的快速发展,三维重建技术早已成为计算机视觉研究的热点和难点之一,它的目标是利用多幅二维图像来恢复空间三维场景的几何结构。本文介绍了一种基于两幅图像的三维重建方法,即在已知摄像机内参数及对应两幅图像的前提下,通过特征检测、特征提取与匹配、本质矩阵的分解,进而运用三角测量原理得到三维坐标。     

基于连续相位稠密匹配的结构光三维重建优化方法

提出了一种基于连续相位稠密匹配的结构光三维（3D）重建优化方法。利用标定的相机阵列获取投影的结构光变形条纹,利用格雷码划分相位级次,提出等相位约束条件,实现不同相机图像之间的稠密匹配;然后利用空间3D点与相机阵列之间的投影关系,建立各相机位姿与重建点云全局优化模型;利用观测值反向投影的欧式距离建立非线性优化的目标函数,并将此优化问题转为李代数上的图优化模型进行迭代求解。利用公开数据集和实测数据进行实验,结果表明,所提方法可以实现360°无遮挡的3D重建,且重建精度相对传统无优化结构光方式提高了6.94%,相机位姿精度提高了9.77%。所提方法相比参考方法对相机畸变标定精度要求低,并可用于模型点云的非刚体融合。同时由于相机阵列的使用,重建过程中目标物体无需多次旋转,使得物体的3D重建更加方便。     

基于ORB特征的高分辨率图像拼接改进算法

针对传统图像拼接方法处理速度慢、效率低、无法满足高分辨率图像快速准确拼接的需要,提出一种基于ORB特征的高分辨率图像拼接改进算法.首先在ORB特征点提取的基础上,采用汉明距离进行快速粗匹配;然后基于渐进采样一致性(PROSAC)算法对匹配点对进行优化,去除误匹配点对之后,求解图像变换矩阵;最后采用渐入渐出加权融合算法对...     

基于图像的三维重建技术综述

基于图像进行三维重建的目的就是通过图像获取周围环境的三维结构,将它们生动形象地展示在计算机上供用户使用,这是现阶段计算机图像视觉领域的一个重要研究方向。目前三维重建的研究成果已广泛应用于城镇建模、无人作战、文物保护和地图重建等领域。对图像三维重建的流程进行了探讨,主要内容包括传感器介绍、重建流程与算法、应用及其展望等。     

增量式SFM中特征点检测与匹配方法的改进

图像特征点的提取与匹配是增量式SFM重建系统中至关重要的一步。为了提高匹配的准确率以及有效匹配点对的数量,提出了一种改进方法:首先在多尺度空间中利用自适应阈值的FAST角点检测算法获取特征点;然后计算特征点与其多个环形邻域之间的灰度对比信息,再与采样区域的局部梯度信息融合得到特征点描述子;接着利用曼哈顿距离与切比雪夫距离的线性组合代替欧氏距离完成特征点的稀疏匹配;最后利用稀疏匹配结果作为种子点对进行同步生长,在多约束条件下得到最终的稠密匹配结果。在Oxford数据集上的实验证明了改进的稀疏匹配算法的准确率与有效匹配点对数量都高于SIFT算法,在增量式SFM系统中的实验证明了稀疏匹配与稠密匹配的组合算法可以获得更好的重建效果。     

基于机器视觉的三维重建技术研究

研究了基于机器视觉的三维重建技术。利用普通的数码摄像机拍摄图片,通过摄像机定标、特征点检测和匹配、基础矩阵和本质矩阵计算来实现图像的三维重建。采用张正友标定方法的相机标定工具箱实现了相机的标定,利用尺度不变特征变换(SIFT)特征点的检测和匹配方法进行了图像特征点的检测和匹配,采用RANSAC算法计算基础矩阵,最后利用相机内参数和由基础矩阵获得的本质矩阵重建物体的特征点,并进行纹理贴图。实验结果表明利用这些图像可以进行物体重建,并且能够很好地反映出物体的三维特征。     

一种基于欧氏距离的双目视觉三维重建算法

针对双目视觉左右图像投影的反向延长线是异面直线,直接将匹配像点代入定位模型需要求解一组矛盾方程,从而造成计算资源浪费和影响定位精度的问题,提出了一种基于欧氏距离最小化的三维重建计算方法.根据非平行光轴双目视觉定位的几何结构,运用求解两点欧氏距离最小值的思想,建立了两条异面投影线公垂线中点的计算模型,而后通过实验验证了该方法的有效性.利用标定后的系统对标记物之间的距离进行测量,在距双目视觉传感单元1.5m范围内误差小于1 mm.实验结果表明:该方法比传统方法重建精度高且实时性好,具有良好的鲁棒性.     

基于激光扫描的人脸三维重建方法

针对人脸三维重建,基于RGB 激光扫描系统,提出了一种彩色三维重建方法。首先,以直接标定的方法,建立了数码相机采样图片的像素坐标系与世界坐标系的映射关系;利用相机拍摄的三色激光照明下的标准色板图像,标定了数码相机对三原色的感光曲线,即建立了相机三原色记录值与标准值之间的关系。然后,以人脸为目标,提出了从获取扫描数据到进行三维重建的完整方法。最后,经迭代法匹配,输出为通用的三维模型格式,实现了人脸在毫米量级上的三维重建。该方法简化了标定过程,算法简单,系统造价低,可推广至各种物件的三维扫描重建。     

干涉合成孔径雷达目标的三维重建

干涉SAR目标的三维重建是利用干涉SAR的基本测量值和干涉SAR成像的几何关系确定地面目标点的三维位置。现有算法均建立在平面电磁波、平地假设的基础上,不可避免地引入严重的位置误差。该文从干涉SAR的基本方程入手,在球形地球和球面电磁波的普遍模型基础上,推导出干涉SAR三维重建的解析解,并将该算法与现有三维重建算法进行了数值计算比较。     

基于相位相关的图像三维重建算法

在Muquit M A等提出基于相位相关的三维重建算法的基础上提出改进,对图像进行细节恢复的前处理;利用各个匹配等级之间的结构相关性进行搜索限制;在每个匹配等级下都进行畸点的识别和重定位;对匹配结果进行限制深度的三维模型优化处理.实验结果表明,提出的改进算法比原始算法的三维重建性能有明显提升.     

基于功率谱AR模型的3D激光虚拟图像重建研究

当前常用的无样本图像重建方法具有分辨率低的弊端,有样本图像重建方法得到的3D激光虚拟图像重建结果有很大误差.为此,提出一种基于功率谱AR模型的3D激光虚拟图像重建方法.建立功率谱AR模型,将Burg技术和自相关法结合在一起,得到合理的AR模型参数.在存在平移、旋转参数的情况下,在功率谱AR模型基础上对图像进行配准处理,...     

基于有限元方法的锆-4合金疲劳断口三维重建

本文根据扫描电镜（SEM）二次电子图像的成像原理,采用基于有限元的SFS（shape from shading）三维重建算法,通过对已有的三维重建算法中的B矩阵修正,提出一种新的模板算子.对单幅锆-4合金低周疲劳断口（SEM）进行三维重建,得到了较好的结果.     

基于卫星图像的三维前视基准图制备方法

下视景像匹配制导是现代战争中精确制导武器普遍采用的制导方式,随着技术的发展,基于前视景像匹配的制导方式成为了研制新一代精确制导武器中的研究热点。探讨了基于前视景像匹配制导的基本思想,重点介绍了前视景像匹配中三维前视基准图的生成方法,包括总体流程、选取准则和三维重建等关键环节,并给出了相应实验结果及结论。对于开展前视景像匹配研究具有一定的促进作用。     

基于立体视觉的三维模型重建系统设计

以计算机视觉理论为基础,研究了基于立体视觉的三维重建技术.早期的三维重建技术受到理论研究水平的限制,建模过程需要专用设备如视觉坐标测量机来实现,且摄像机的运动受到严格的限制.在非特定环境下,对不特定模型采用普通的数码相机进行三维重建.该系统切实可行,操作简单,可以精确地恢复出二维图像检测方法所不能提供的物体的位置、几何...     

透射电子显微镜三维重构技术及其在材料研究领域的应用

透射电子显微镜(TEM)三维重构技术是一种基于TEM用以表征材料三维空间结构的分析测试技术。本文对TEM三维重构技术进行简要介绍,并以Tecnai G2F20场发射透射电镜三维重构为例介绍了实际操作过程中的经验及其在纳米、半导体等材料研究领域的应用。