颞骨及岩骨段颈内动脉的断面解剖学研究与三维模型构建

目的：为解剖学习和临床影像诊断及手术治疗提供颞骨及岩骨段颈内动脉（petrous carotid artery,PCA）的三维立体形态学参数。方法：该研究中,我们采用数字化可视人（中国首例女性）的数据集（该断层层厚较薄,霞建图像更逼真,数据更精确）,对颞骨及PCA进行断面解剖学观察,提取相关断面图像信息,分别应用Adobe．photoshopCS3、AmiFa和Maya软件。对颞骨及PCA进行计算机三维重建和虚拟现实显示。结果：通过3个典型的层面（即外半规管层面、前庭窗层面、咽鼓管层面）,对其主要结构的断面形态及毗邻关系进行描述。重建三维模型可清楚地显示颢骨内部结构和PCA的形态和空间位置关系,同时尚可任意角度旋转、切割、组合和整体显示相关结构。PCA水平段与PCA弯曲部和内耳道内侧缘连线的夹角平均值为67．5度。结论：采用三维重建技术重建的颢骨及PCA结构清晰,其构建模型可较为准确地揭示颢骨内部结构及与PCA的毗邻关系,为解剖学习和临床应用提供更为直观便捷的参考。     

缺帧环境下车牌图像的三维重建模型仿真

提出一种基于空间亮度均衡化平滑和曲线分割的缺帧环境下车牌图像的三维重建模型.根据缺帧环境车辆外接轮廓矩形模型,提取遮挡车辆分割线,进行空间亮度均衡化处理,对遮挡车牌进行曲线分割,增强三维重建的车牌图像色调和饱和度.通过增强图像的明暗对比度,对高频信号进行抑制和阻截,实现图像的平滑处理,采用曲线分割算法,对图像进行二值化分割,对分割后的车辆部分做杂质去除,得到完整独立的车辆区域,实现缺帧环境下的车牌图像三维重建改进.     

改进贪婪投影三角化算法的激光点云快速三维重建

通过三维激光扫描仪获取的点云数据具有密度大、精度高等特点。本文针对贪婪投影三角化算法在对采集的大量点云数据进行三维重建时耗时长,重构的模型表面不够光滑,存在细小孔洞的问题,提出一种改进的点云三维重建算法。该方法首先用体像素网格滤波算法对点云进行下采样;然后使用移动最小二乘算法对输入的点云进行平滑及重采样,并且使用八叉树来代替KD树进行近邻域搜索;最后使用基于移动最小二乘算法的点云法线估计的贪婪投影三角化算法对点云进行重建。经过实验验证,该方法可以缩短重建时间,减少孔洞,并构建出平滑、点云拓扑结构更为准确的模型。     

点特征柔性物体三维运动恢复方法

为了使用两台标定的高速相机获取点特征柔性物体的三维运动轨迹,提出了一种实用的点特征柔性物体三维运动恢复方法,包括图像空间重建、时间序列重建等步骤。其中空间和时间序列重建是三维运动恢复的核心部分,在空间重建方面,使用椭圆拟合得到图像上点的坐标,并根据马氏距离寻找匹配点,然后利用三角测量法计算空间三维点;在时间序列重建方面,利用搜索方法匹配点前后图像坐标,从而实现运动过程的三维恢复。然后利用重建结果计算运动柔性物体的速度、加速度、曲率变化等重要参数。实验结果表明,该三维运动恢复方法提高了空间序列匹配的速度和准确度,有效地实现了时间序列的匹配,减少了整个重建过程的时间。通过对目标的重建,准确地获得了物体的三维运动数据。     

基于曲率的透视不变性分割

曲线的透视不变性分割在基于二次曲线的三维重建中非常重要。首先给出了连续曲线零曲率点和角点的提取法，在数字图像中曲经是不连续的，曲率的变化受噪声的干扰很大。在这种情况下为了检测出零曲率点和角点，对曲线采用了高斯滤波然后再提到零曲率点和角点。实验证明这种方法效果优于直接求曲率法。     

激光雷达和CCD外部标定方法的改进及其应用研究

激光雷达和CCD各自都具有快速获取物体空间信息的能力,广泛应用在真实场景的三维建模中.本文结合激光雷达对空间三维数据采集的高速性以及CCD图像处理的快速和便利性,将激光雷达和CCD外部标定算法首次运用在物体三维建模中,提出了改进的外部标定算法,研究了基于外部标定算法的点云分割.并对分割后的点云进行三维重建和纹理映射,取得了较好效果.     

基于OpenCV的三维重建研究

以计算机视觉中热门课题——三维重建技术为研究对象,分析了开放计算机视觉函数库OpenCV中的三维重建模型,通过6个步骤,主要是摄像机标定和立体匹配中极线约束方法的使用,给出了基于OpenCV的三维重建算法.该算法充分发挥了OpenCV的函数库功能,提高了计算的精度效率,具有良好的跨平台移植性,可以满足各种计算机视觉系统的需要.     

三维点云中关键点的配准与优化算法

传统三维(3D)点云配准过程中存在配准误差高、计算量大及耗时长等问题,针对该问题,提出了一种3D点云中关键点的配准与优化算法.在关键点选取阶段,用边缘点检测算法剔除边缘关键点,以提高关键点特征描述的全面性和重复性,降低3D点云配准误差.在3D点云配准阶段,用K-维树(KD-tree)加速的最近邻算法和迭代最近点算法剔除...     

载人潜水器的深海地貌线结构光三维重建

针对深海环境下通过视觉方法难以实现地貌的大范围、高精度三维重建的问题,提出一种基于蛟龙号载人潜水器的线结构光法深海地貌三维重建视觉传感器的设计方案。根据线结构光三维重建的原理,首先改进了Steger算法,实现了快速、精准的激光条纹中心线提取;然后利用直接标定法求解出地形特征的二维空间坐标,并克服了图像畸变对重建的影响;再将获得的二维点云与多传感器数据融合,跟随潜水器坐标实时计算偏移量,并根据传感器位姿变化对图像矫正,最终获得地貌的三维点云数据。根据重建原理设计了视觉传感器的软硬件系统,并搭建了实验模拟平台来验证方案的可行性。通过水下实验可以实现对模拟地貌的完整重建,精度达到96.9%,符合重建要求。     

基于形状插值的B超图像三维表面重建

B超图像由于受其成像机理的限制,其成像质量较差,无法采用与CT(计算机断层扫描)、MRI(磁共振成像)类似的三维重建方法。针对B超图像的缺点,采用基于形状的插值方法将其转换为等分辨率体数据。此外,对插值算法进行了适当改进,使重建的速度和效果得到明显改善。最后,分别采用移动立方体(marching cubes)算法、连接轮廓线、光线投射(ray casting)算法对B超图像进行三维重建。结果表明,移动立方体算法在重建的真实性和快速性方面都得到了更满意的效果。