共查询到19条相似文献,搜索用时 359 毫秒
1.
2.
为了更准确地重建复杂的三维医学数据模型,把二维医学图像轮廓线上的像素点转化为三维点云,引入经典的泊松点云重建技术。由于泊松重建的效果依赖于点云法向的准确性,针对轮廓线数据的特点,结合图像二维梯度方向,给出了点云法向的一致定向及基于已知定向进一步精确估计法向的方法。泊松重建方法作为一种隐式重建技术,可以很好地处理医学图像数据中经常存在的噪声、拓扑复杂等问题。鼻咽喉模型重建的结果说明,一致定向方法改进了传统的一致定向方法,得到了更为准确的医学重建模型。 相似文献
3.
4.
心内膜表面三维重建技术在三维标测系统起着手术导航和靶点定位的作用。针对心内科手术中实时采集的散乱心内膜点云,提出了一种基于Delaunay剖分的表面动态三维重建算法。以CGAL非递归方式实现的逐点插入计算Delaunay剖分算法为基础,在剖分过程中,用关联采样点的伞局部替换原来表面中不满足Gabriel准则表面面片的集合,心内膜表面结构随着点云Delaunay剖分的变化而进行动态地更新。同时为了有效地表达心内膜表面及其点云的Delaunay剖分,并能够快速地索引四面体网格和表面三角面片,提出了一种以vtkDataArray为基础的几何数据结构。最后,实验表明该方法在重建结果和重建时间上可以满足心内科手术中的临床应用。 相似文献
5.
6.
《计算机应用与软件》2013,(6)
从脊柱CT图像中重建出脊柱的三维模型以提供直观的术前病灶信息,能够有效辅助高难度的脊柱畸形矫正手术。针对传统MC(Marching Cubes)算法存在的重建表面不平滑、结构拓扑歧义的局限以及人体脊柱重构碎片过多的特点,提出一种基于保边局部高斯滤波与三维区域增长的改进型MC算法。该算法采用保边滤波去噪并增强边缘,局部高斯滤波平滑待重建区域以改变原有体素类型,减少二义性体素对数,有效地解决了重建表面不平滑与结构拓扑歧义问题;采用基于三维区域增长的双阈值分割算法,大大减少碎骨重建的数量。实验证明,采用高质量重建算法重建的脊柱三维模型能够满足医学三维可视化的要求。 相似文献
7.
8.
《遥感信息》2017,(5)
针对机载航空多视影像密集匹配得到的原始点云存在大量的噪声和空洞,难以直接用于城市数字表面模型重建的问题,提出一种结合增强点云进行法向量优化的泊松表面重建方法。首先通过反投影误差约束和点云距离分布统计分析方法剔除尽可能多的噪声,并通过k邻域均值采样填补点云空缺得到增强点云,及采用固定视点法简化法向量一致化。其次,针对重建表面数据冗余的问题,在保持特征的前提下,引入最短边准则剔除大量的狭长三角形。最后采用ISPRS倾斜下视航空影像及无人机影像进行了实验。结果表明,该方法相比二维狄洛尼构网算法和快速三角化方法在表面重建效果上有一定的改进,对于多视影像的DSM自动生成是可行的。 相似文献
9.
10.
基于ToF相机的三维重建技术 总被引:1,自引:0,他引:1
针对利用ToF相机实现物体的重建提出一种新的三维重建算法,通过分析物体重建过程的特点,对KinectFusion的重建算法进行改进。点云匹配过程包括粗匹配和精匹配两个过程,最后进行全局优化,提高相机位姿估计的精度,从而得到更精确的三维重建结果。利用泊松重建算法重建物体表面,相比于TSDF算法,能够实现完整表面的重建。提出结合强度图对深度图进行多边滤波的算法以及一种新的补空洞法则,增强深度图像。多边滤波算法在PSNR和SSIM的评估中都优于双边滤波结果,提出的三维重建算法与KinectFusion三维重建结果对比,表面更完整,重建结果更优。 相似文献
11.
针对在非匀速非定轴旋转条件下利用Kinect进行刚体三维重建问题,提出一种改进的基于Kinect传感器的旋转刚体三维重建方法。首先利用Kinect采集深度图像,然后用改进的加权ICP(Iterative Closest Point)算法在非匀速非定轴旋转条件下进行配准,再将各点云变换到同一坐标系下,最后根据所得点云生成三维模型表面,通过GPU(Graphic Processing Unit)编程技术来提高计算速度以满足实际需求。实验结果表明:该方法具有重建效果良好的特点。 相似文献
12.
单幅图像的三维重建是一个不适定问题,由于图像与三维模型间存在的表示模式差异,通常存在物体自遮挡、低光照、多类对象等情况,针对目前单幅图像三维模型重建中重建模型具有歧义性的问题,提出了一种基于先验信息指导的多几何角度约束的三维点云模型重建方法。首先,通过预训练三维点云自编码器获得先验知识,并最小化输入图像特征向量与点云特征向量的差异,使得输入图像特征分布逼近点云特征分布;然后,利用可微投影模块将图像的三维点云表示形式从不同视角投影到二维平面;最后,通过最小化投影图与数据集中真实投影图的差异,优化初始重建点云。在ShapeNet和Pix3D数据集上与其他方法的定量定性比较结果表明了该方法的有效性。 相似文献
13.
针对经典光线投影算法在医学图像三维重建中渲染速度慢的问题进行了研究,提出一种改进的光线投影算法。首先在每条经过三维数据场的射线上,根据观察者视点与图像远近的不同,使用曲面法线切点处的偏导数与视点和切点之间的距离的比例关系来调整采样频率,改变经典算法对所有射线上的采样频率都“一视同仁”的做法,实现当物体距离视点较近时,采样频率较高,模型表示较为细致,反之则采样频率较低,模型表示也较粗糙;其次在图像合成算子的计算上,设定对未到达屏幕的射线不参与不透明度和颜色值的合成计算。临床数据实验证明,改进算法不仅能够有效提高图像渲染速度,而且还避免了伪影的产生,明显改善了图像的质量。 相似文献
14.
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。 相似文献
15.
城市道路基础设施三维模型的重构,在城市道路BIM应用与数字化领域具有重大意义;针对城市交通基础设施数字化重构的需求,对车载激光扫描与无人机倾斜摄影采集技术进行综合运用,提出一套从信息采集、空地点云配准、点云分割到三维重构的完整技术方法;首先使用车载激光扫描技术和无人机倾斜摄影技术对交通基础设施信息进行采集,并使用运动恢复结构算法(SfM,structure from motion)生成基础设施空地点云;其次使用迭代最近点法(ICP,iterative closest point)对空地点云进行精配准,然后利用基于PointNet网络的方法对融合点云进行语义分割;最后对分割出的交通基础设施对象进行三维重构;提出的空地融合的城市交通基础设施数字化技术能够高效地实现交通基础设施重构,为城市交通基础设施数字化提供基础、为后续交通专业领域的应用研究提供便利. 相似文献
16.
针对典型的点云配准方法中伪特征点过多导致配准效率低和配准结果不精确的问题,提出一种基于特征点动态选择的三维人脸点云模型重建方法。该方法在粗配准阶段,采用动态特征矩阵求解法获取粗匹配特征变换矩阵以避免伪特征点的干扰。在精配准过程中,采用二次加权法向量垂直距离法在人脸流形表面选择更有效的特征点以减少伪特征点的数量,并采用基于特征融合与局部特征一致性的迭代最近点方法进行精配准。经过对比实验验证了算法的可行性,实验结果表明,提出算法能够实现高精度且快速的三维人脸点云模型重建,且均方根误差达到1.816 5 mm,相较于其他算法,在模型重建精度和效率方面都有所提升,具有良好的应用前景。 相似文献
17.
针对三维重建时点云配准过程易受环境噪声、点云曝光、光照、物体遮挡等因素的影响,以及传统ICP配准算法配准精度低、耗时长等问题,提出一种基于自适应列文伯格-马夸尔特迭代式的点云配准方法。首先,对初始点云数据采用统计滤波和体素栅格滤波相结合的方式进行降噪预处理;然后,对滤波后的点云进行分层,剔除位于层外的外点数据,以提高后续点云配准的精度;针对传统点云特征描述方法计算量大的问题,使用平滑度参数提取点云特征,以提升点云配准的效率;最后,根据点云特征建立帧间点到线及点到面的约束关系,采用改进的列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt)方法完成点云配准,构建较理想的三维重建模型。实验结果表明,提出的点云配准方法适用于室内及室外场景的三维重建,环境适应性强,且点云配准精度和效率都有较大提升。 相似文献
18.
基于稀疏点云的多平面场景稠密重建 总被引:1,自引:0,他引:1
多平面场景是生活中常见的一种场景,然而由于该类场景中常常存在物体表面纹理缺乏和纹理重复的现象,导致从多视图像重建获得的三维点云数据中存在点云过于稀疏甚至孔洞等问题,进而导致以微面片拟合三维点云所得到的重建表面出现平面颠簸现象.针对这些问题,本文提出了一种基于稀疏点云的分段平面场景重建方法.首先,利用分层抽样代替随机抽样,改进了J-Linkage多模型估计算法;然后,利用该方法对稀疏点云进行多平面拟合,来获得场景的多平面模型;最后,将多平面模型和无监督的图像分割相结合,提取并重建场景中的平面区域.场景中的非平面部分用CMVS/PMVS(Clustering views for multi-view stereo/patch-based multi-view stereo)算法重建.多平面模型估计的实验表明,改进的J-Linkage算法提高了模型估计的准确度.三维重建的实验证实,提出的重建方法在有效地克服孔洞和平面颠簸问题的同时,还能重建出完整平面区域. 相似文献
19.
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。 相似文献