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...     

基于单幅图像的三维信息提取

针对单幅图像提取三维信息困难,设计了一种基于单幅图像的三维信息提取算法。该算法首先需要标定摄像机,得到摄像机从三维到二维的成像矩阵M3×4,并计算M3×4的伪逆矩阵M+4×3,其本质是通过最小二乘法求解矛盾方程组;利用M+4×3提取二维单幅图像中的三维信息,再把这些三维信息投影到一个平面上显示出来。实验表明,单幅图像目标物体必须满足共面等约束条件,从而可以对目标物体的三维信息做定性分析(定性视觉)。此外,还对三维空间投影到二维图像的过程进行了理论推导,得出了如果没有足够的先验知识,成像过程不可逆的结论。     

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...     

单幅图像三维表面重建中的共轭梯度算法

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,迭代算法的计算精确度高,但收敛速度较慢。该文对于几种常用的共轭梯度优化算法进行了详细分析,提出了在三维表面重建过程中实现共轭梯度算法的具体步骤和计算方法,并评价了算法的性能和优缺点。对合成图像进行仿真,并将表面恢复结果和算法收敛速度与传统的变分迭代方法比较,验证了算法的可行性和实时性。     

从一幅透视图象重建三维对称形体

本文提出 一种利用一幅透视图象重建对称形体的算法，通过对透视图中灭点位置分布规律的解析求出透视投影时视点的位置以及物体的对称平面后，即可唯一地确定物体上任意一对对称点的三维坐标。     

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。     

基于自由火焰图像的三维温度场重建方法研究

自由火焰图像误差对逆向Monte Carlo三维温度场重建方法算法性能有较大的影响. 为减小误差的影响,将空间滤波器和时间滤波器结合的方法对重建算法所采用的自由火焰图像进行了预处理.实验研究表明,对自由火焰图像进行预处理之后,对逆向Monte Carlo方法重建温度场的低温区域产生较大影响.再通过与热电偶温度计实测数据比较分析,逆向Monte Carlo重建方法经该预处理方法改进后,在火焰中心区域重建温度的误差可减小近50K.     

基于三视图的三维形体重建技术

基于工程图纸的三维形体的重建技术是根据形体的二维视图中的几何信息和拓扑信息,生成相应的三维形体,这是一个从爸维到高维的构造过程,文中提出了一个三维形体重建算法,该算法首先根据三视图生成形体的线框图,然后应用左邻边搜索策略求出线框图内的所有面及相应的极小环,最后利用Ｍｏｅｂｉｕｓ规则及工程图的性质,删除重建过程中生成的非法元素,该方法利用二几何基元和三维几何基元的几何性质及生成关系,减少了重建过程中     

基于单幅图像的人脸三维姿态估计

针对单张人像的三维姿态计算,结合面貌测量和射影几何的理论提出了一种方法：首先在人面部的平面区域内,选取眼角点,口角点,鼻翼点建立人脸模型;然后根据人脸平面上两个相互垂直的特征线投影到照片上的灭点位置,求出人脸平面的旋转方向。该方法特征点易于标定,且无需任何的辅助设备和先验知识,具有一定的实用性。     

基于单幅正面照片的三维人脸重建方法

三维人脸重建算法需要多张照片实现重建且重建效率低下。针对上述问题,提出一种利用单幅正面照片重建三维人脸的方法。采用薄板样条函数对数据库中的三维人脸确立点对点的对应关系,建立平均三维人脸模型,利用LMA算法优化形状系数以恢复其三维形状,人脸颜色纹理信息可通过垂直投影得到。实验结果表明,利用该方法重建得到的三维人脸逼真且时间效率高。     

基于单张人脸图像三维形状模型重建

在人脸图像识别优化的研究中,针对由单张人脸图像重建三维模型时对人脸图像姿态存在要求的问题,为了提高识别精度,提出基于单张人脸图像姿态预估计和主成分分析(PCA)的形状模型重建算法.首先由三维姿态估计方法得到人脸姿态,并建立人脸形状模型样本库,然后通过选取的特征点,利用主成分分析进行三维人脸形状模型的重构,最后利用径向基函数(RBF)变换和特征点坐标精确调整三维人脸形状模型,并进行仿真.仿真结果表明,重构的三维人脸形状模型效果良好,提高了精度,对有旋转姿态的人脸图像和特征点定位误差也有很好的鲁棒性.     

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。     

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.     

基于改进Pix2Vox的单图像三维重建网络

为进一步提升由单图像进行三维重建的精度,通过对Pix2Vox网络进行改进,提出一种基于深度学习的方法实现单图像三维重建的神经网络.首先,在Pix2Vox网络结构中增加多尺度连接和通道注意力机制,以保留多尺度信息,强化重点特征学习;其次,提出一个阈值计算模块,实现了适应不同类别的阈值设定方法,优化阈值取值;最后,提出一种...     

基于UAV遥感影像的建筑物三维重建

提出一种基于UAV遥感影像的建模方法，其思路为：通过对飞行器摄影姿态控制获取大倾角、高分辨率的城市景观影像，从二维GIS数据库中提取地面位置信息，在GIS信息辅助下利用建筑物单像立体量测算法获取建筑物的高度，并从中提取纹理信息，最终建立其精确的三维空间模型。章最后通过实验验证了该方法的可行性。     

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。     

一种基于双幅图像的物体3维重建

随着虚拟现实技术的发展,对物体进行快速有效建模逐渐成为了研究热点。基于图像建模技术是一种有效的建模方法,其最大的优点是可以利用图像中的信息直接建立物体的几何模型,并且可以迅速构建出具有“照片级”真实感的3维模型。常规的方法是先求解摄像机内外参数,再求解空间中各点在世界坐标系下的位置。提出了一种基于两幅图像利用灭点性质进行建模的新方法。该方法首先利用灭点属性推导出了相机中心在世界坐标系下的坐标位置的解析表达式,再利用两幅图像之间的空间几何约束关系,从空间约束关系中反算出物体各点的空间位置从而重建出物体几何模型,最后进行纹理映射。在物体重建的过程中只利用到了相机内参数,而跳过了对相机外参数的标定,实验结果表明,该方法简单可靠,可用于实现对拥有规则表面的物体3维重建。     

基于AutoCAD2000平台的平面立体三维重建的算法与实现

介绍了在AutoCAD2000平台上用VisualLISP语言编程实现平面立体的三给重建的一些算法和技巧，通过对几个主要步骤的探讨，成功地编写了平面立体三维重建的实用化程序。     

基于CB样条曲线的空间物体三维重建

本文提出一种基于CB样条曲线重建空间不规则物体的方法。在仿射相机模型的假设下,利用CB样条曲线仿射不变性,以CB样条曲线为基元来重建空间物体。试验结果证明,与传统方法比较,该方法重建精度更高,算法复杂度也有较大改进。