基于地面激光雷达点云数据的单木三维重建

利用地面激光雷达三维点云数据,在已有的枝干结构重建方法基础上,提出了一种利用点云密度,结合间隙率模型反演的单木总叶面积,在冠层内分体元添加树叶的方法,重建完整的单木三维结构。该方法成功应用于基于光线追踪方法模拟的点云和野外实测点云数据,实现了单木三维结构重构。重建的单木叶面积与真实叶面积相对误差小于0.9%,方向间隙率的相对误差不超过4.0%。实验结果表明:重建单木三维结构与真实结构在目视效果和定量评价两方面都具有较好的一致性。     

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。     

基于虚拟高度投影线的三维重建及误差补偿

针对传统三维重建方法计算复杂度高的问题,提出一种基于虚拟高度投影线的三维重建方法。该方法将场景栅格化,在栅格中引入虚拟高度线,把虚拟高度线投影到二维图像上形成投影线,并在投影线上找到对应点得到三维场景信息,以反映场景的真实信息。分析引起误差的主要来源,针对误差来源结合摄像机内外参数提出补偿方法。通过实验验证了该方法的有效性。     

基于物体特征有效提取和离散点三维重建的3D扫描系统原型研究

针对3D扫描技术的近期发展情况,以及市场关于被摄物体特征有效提取的迫切需求,通过系统的对照相机和投影仪测量的方法与计算,利用离散点三维重建算法、标准化算法详细分析了,作为3D扫描原型系统的关键技术,并深入的对三维坐标重复演算的过程,进行了实践研究与计算,论证了基于投影光编码技术的3D扫描仪原型系统,在物体特征有效提取和离散点三维重建中完全可以高效应用;同时,使用焦距标准化运算、逆向倾角变形运算、逆向扭曲变形运算三种方法,综合论述了物体特征有效提取和离散点三维重建过程的相关内容,测试了原型系统对真实文物的扫描情况,展开了该原型系统可应用于不同材料,不同种类物体的扫描,并能有效的进行数字化物体特征识别的研究结论。     

基于双目立体视觉的三维舌重建

舌像蕴含着大量的人体生理病理信息,是中医四诊的重要内容之一。当前中医客观化舌诊研究基于二维舌图像,从中可得到颜色、形态等多种信息,但其不能反映点刺、裂痕等细节信息。为了得到全面的生理信息,本文提出一种基于双目立体视觉的三维舌表面重建方法,适用于具有动态特性的真实舌,达到了0.1342 mm的分辨率。此方法突破了现有以医学诊断为目的的舌表面重建方法动态特性与分辨率不兼得的瓶颈。全面的生理信息为疾病的正确诊断和早期发现提供了保障,同时可解决二维舌像由于深度信息缺失而造成的诸多技术难题,如舌体分割困难等。     

3D point cloud data processing with machine learning for construction and infrastructure applications: A comprehensive review

Point clouds are increasingly being used to improve productivity, quality, and safety throughout the life cycle of construction and infrastructure projects. While applicable for visualizing construction projects, point clouds lack meaningful semantic information. Thus, the theoretical benefits of point clouds, such as productivity, quality, and safety improvement, in the construction and infrastructure domains can only be achieved after the processing of point clouds. Manual processing of point cloud datasets is costly, time-consuming, and error-prone. A variety of automatic approaches, such as machine learning methods, are adopted in different steps of automatic processing of point clouds. This article surveys recent research on point cloud datasets, which were automatically processed with machine learning methods in construction and infrastructure industries. An outline for future research is proposed based on identified research gaps. This review paper aims to be a reference for researchers to acknowledge the state-of-the-art applications of automatically-processed point cloud models in construction and infrastructure domains and a guide to assist stakeholders in developing automatic procedures in construction and infrastructure industries.     

结合图像分割和点云分割的障碍物检测算法

针对单目图像检测障碍物的低可靠性和当前双目视觉检测障碍物的局限性的问题,提出一种结合图像分割和点云分割技术的双目视觉障碍物检测方法。通过设定检测深度范围,分割障碍物点云与道路点云;采用将分割出的障碍物点云对应的视差图与图像分割得到的子图进行比较的策略,有效解决对不同深度、倾斜面和不规则障碍物检测效果差的问题。通过实验验证了在获得稀疏三维点云的情况下,该方法对障碍物的检测具有较好的鲁棒性。     

基于Java 3D的医学图像三维重建系统

系统采用分层组件化的设计思想,在逻辑上分为三层:图像预处理层、图像分割层和用户界面层,实现了医学图像的二维标注与测量、三维体数据的分割、三维重建与交互功能。介绍了系统的体系结构和系统开发的主要技术方法。最后指出了系统的实用性和对医学研究方面的价值。     

A robot hand-eye calibration method of line laser sensor based on 3D reconstruction

In the robotic eye-in-hand measurement system, a hand-eye calibration method is essential. From the perspective of 3D reconstruction, this paper first analyzes the influence of the line laser sensor hand-eye calibration error on the 3D reconstructed point clouds error. Based on this, considering the influence of line laser sensor measurement errors and the need for high efficiency and convenience in robotic manufacturing systems, this paper proposes a 3D reconstruction-based robot line laser hand-eye calibration method. In this method, combined with the point cloud registration technique, the newly defined error-index more intuitively reflects the calibration result than traditional methods. To raise the performance of the calibration algorithm, a Particle Swarm Optimization - Gaussian Process (PSO-GP) method is adopted to improve the efficiency of the calibration. The experiments show that the Root Mean Square Error (RMSE) of the reconstructed point cloud can reach 0.1256 mm when using the proposed method, and the reprojection error is superior to those using traditional hand-eye calibration methods.     

基于弱监督学习的三维人脸形状与纹理重建

三维人脸相较于二维人脸包含了更多特征信息,可应用于如人脸识别、影视娱乐、医疗美容等更多实际应用场景,因此三维人脸重建技术一直是计算机视觉领域的研究热点.由于真实三维人脸数据较难获取,很多基于深度学习的重建算法首先利用传统重建方法为大量二维人脸图像构建三维标签,作为训练数据,这些数据可能并不精准,从而导致算法的重建精度受到影响.为此,本文提出一种基于multi-level损失函数的弱监督学习模型,结合传统三维人脸形变模型3DMM与深度学习方法,直接从大量无三维标签的二维人脸图像中学习三维人脸特征信息,从而实现基于单张二维人脸图像的三维人脸重建算法.此外,为解决二维人脸图像中常存在遮挡或大姿态情况而影响人脸纹理重建的问题,本文使用基于CelebAMask-HQ数据集的人脸解析分割算法对图像进行预处理去除遮挡区域.实验结果表明,基于本文方法的三维人脸重建质量与重建精度均实现了一定的提升.     

一种基于面片的三维重建算法

传统基于面片的多视角立体视觉算法在扩展面片时缺少空间几何约束,导致Poisson表面重建时生成错误顶点。为此,提出一种基于面片的三维重建算法。利用相邻面片初始化扩展面片,根据顶点k近邻的距离检测并去除离群顶点,从而得到物体表面的三维模型。实验结果证明了该算法的有效性和准确性。     

面向医疗整容的三维人脸重建与编辑系统

针对医疗整容领域中客户在术前无法直观感受术后整容效果的问题,提出了面向医疗整容领域的三维人脸重建与编辑系统.该系统首先对用户上传的图片进行特征点标记,然后结合三维形变模型(3D morphable model,3DMM)对输入图像进行对齐,接着将处理后的图像输入预先训练好的三维人脸重建网络中,便可得到输入图像所对应的三维人脸模型.系统对此模型进行加载渲染后,用户可以对模型的脸颊、鼻梁和下巴进行编辑以达到模拟整容的效果,之后可对模型进行保存并查看诊断结果.最后,对重建效果、整形效果和诊断结果可靠性进行测试.实验结果表明,该系统对中青年人脸的重建效果好,重建模型与输入图片相似度高;对模型整形后的部位依然保持平滑自然,达到了模拟整容的效果;在给定正确的人脸尺寸后,诊断结果给出的整形建议在毫米级范围内,说明了整形结果具有较高的可靠性.     

基于面结构光的机械工件三维扫描系统设计

针对工业机器人对自动化装配过程生产效率的提高以及工件拾取对三维扫描技术的应用需求,设计了能够准确提取机械工件表面点云的视觉系统。扫描系统主要由计算机、投影仪和工业相机构成。基于光学测量和机器视觉的原理,主要研究设计了扫描系统工业相机和投影仪的标定策略、结构光栅编码解码的检测策略以及点云重构的几何策略。对于机械工件三维扫描重构的多余背景平面点云,研究设计了通过随机选取点云并反复迭代构造背景平面实现分割的有效方法。实验结果表明采用面结构光技术,由投影仪投影不同频率的结构光栅在机械工件上,工业相机同步采集被机械工件调制的结构光栅图像,对图像中的光栅条纹进行提取并计算,并利用三角检测算法提取机械工件表面点云的方案具有高准确性,能够有效重构机械工件表面点云。     

基于点云面的区域性三维重建及点云拼接*

目前基于点云面的三维重建方法中,重建的区域性选择存在着两个问题：重建区域过大会导致目标物体不明确,效果不佳,运行时间长;重建区域过小会导致目标物体不完整,信息丢失。针对重建窗口过大时,本文采用改进的snake的区域性重建算法,即通过轮廓提取只对窗口内的目标物进行重建;针对重建窗口过小时,本文采用基于投影面的点云拼接算法,即通过重建后的点云进行拼接的方法使目标物体恢复完整。以上两点改进弥补了点云三维重建及拼接时出现的应用局限性和不稳定性,减少重建时间,提高重建有效性,鲁棒性。     

基于灭点查找的姿态角测量方法在路面三维重建中的应用

在对机场道路或高速公路直线段等平直路面的三维重建应用中,针对道路平直的特点,提出了基于灭点查找的姿态角测量方法来校正扫描仪获取的路面三维重建结果.该方法通过提取前视图片中道路灭点的像素坐标来获取运载平台实时的航向角和俯仰角信息,在此基础上结合运载平台的速度信息获得行驶轨迹,最后以行驶轨迹为参考对扫描仪获得的点云数据进行...     

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。     

多特征三维稠密重建方法

基于图像的立体重建技术直接通过多幅二维图像获取物体的三维数据模型,建模自动化程度高,且不需要任何先验信息和特殊硬件支持。但对于具有精致雕刻的中国古式建筑以及非平行拍摄的大型室外场景,现有的基于图像的三维重建技术重建模型往往存在细节信息丢失、数据散乱现象,使得重建结果不够精确。针对这一问题,综合考虑模型的光照信息、纹理阴影、凹凸感等多种特征,通过给出特征候选点匹配策略及对初始点云的可靠性排序,提出了一种多特征三维稠密重建算法MFPMVS（patch with multiple features based multi-view stereopsis）。实验表明,MFPMVS算法与经典的PMVS（patch based multi-view stereopsis）算法相比,重建得到的三维点云更加密集;凹凸感较强的模型重建细节更为细腻;仰拍得到的模型重建结果中漏洞明显减少,边缘细节信息更加完整。算法能够更稳定、鲁棒地重建出物体的三维模型,具有很高的实用价值。     

基于特征分块的三维人脸重建和识别

针对传统三维人脸重建算法效率低且难以满足实际应用的缺陷,提出一种基于特征分块的三维人脸重建算法,并将此算法应用到三维人脸识别中,实现了基于特征分块的加权三维人脸识别。首先,利用基于平面模板的非均匀重采样法对原始数据进行归一化;其次,采用主动形状模型(ASM)算法对三维人脸和二维人脸图像进行特征定位和特征分块;然后,利用基于分块主元分析(PCA)的稀疏形变模型算法实现每个人脸分块的三维重建;最后,实现了此算法在三维人脸识别中的应用。实验表明,此重建算法具有较高的精度和重建效率,还可以达到全局最优,并且可以提高三维人脸的识别率。     

基于标定物的相机标定及三维重建

针对传统三维建模的局限性,讨论了一种基于图像建模的技术,提出了利用普通相机和标定物对物体进行三维建模的方法,该方法利用一个在左右图像都存在的物体,对相机进行标定[1]。然后利用左右相机的相机矩阵,反算空间中的对应点和需要求取的关键点。最后利用这些点计算出来的空间位置[2],对物体进行重建,并用OpenGL进行漫游显示。实验表明,该算法计算准确,鲁棒性很高,能够满足于虚拟现实的需要。     

基于改进MC算法的牙颌组织3维重建

移动立方体（MC）算法是面绘制算法的典型代表, 但其在抽取的等值面的拓扑结构、表示精度及算法执行效率等方面仍存在缺点,为此,针对MC算法执行效率不高的问题,根据等值面在立方体中的延续性,提出了一种改进的MC方法,并在可视化工具包中予以实现,实验结果表明,改进的MC算法重建牙颌组织所需的时间仅为58 s。并以改进的MC算法为基础,开发了牙颌医学图像3维重建系统。应用实例表明,改进的MC算法不仅高效鲁棒,并可对曲面结构复杂的牙颌组织进行3维重建。