基于彩色结构光的三维重构方法

通过对摄像机和投影机进行畸变校正和标定,确定了相应单应性变换矩阵。为了在复杂投影条件下对彩色结构光编码图像进行快速高精度解码,提出了基于拓扑结构和局部结构化的单幅彩色结构光编码方法以及基于波形分析的编码特征点提取方法和基于聚类分析的颜色分类方法,并利用编码图像本身特性提高解码精度和正确率。根据单应性变换矩阵和编码图像中每个特征点编码值调制前后的匹配关系,计算特征点的三维信息。实验结果表明,特征点的解码正确率超过99.5%。由于对投影机和摄像机的位置没有严格的限定,该方法适合快速搭建三维物体重构系统以及快速高精度地获得物体的点云。     

一种基于采样的蓝屏抠像方法

蓝屏抠像技术广泛地应用于虚拟演播室、影视制作等领域。抠像质量的好坏,是影响图像真实感的主要因素。蓝屏抠像中的色度溢出是指在前景目标与合成背景之间的一条单色边,它的存在会严重影响抠像质量。并且,现阶段对色度溢出的处理需要大量的用户交互,过程繁琐,费时费力。本文研究一种基于采样的蓝屏抠像方法,该方法仅需要简单的输入,即可自动地完成抠像工作,避免了大量的人工操作。通过实验对比经典的色度抠像算法,即使对于色度溢出现象较为严重的图像,提出的方法也能获得较好的合成效果。     

基于标志点的三维点云自动拼接技术

为实现三维点云的自动拼接,提出一种标志点的三维点云自动拼接方法.根据标志点的空间特征不变性,匹配3个标志点,利用三点法求取坐标变换矩阵,对目标标志点集合进行坐标变换;采用k-d树搜索最接近标志点,设置距离阈值排除错误标志点对,通过哈希表替换坐标变换后的标志点;运用最小二乘法求解点云的变换矩阵,进行点云拼接.三维拼接实验结果表明,该方法拼接精度高、错误率低,能够实现快速、自动拼接.     

Loop细分小波框架对图形传输与去噪的应用

基于细分小波的多分辨率分析是近年来三维图形处理的重要方法,该方法在图形的压缩,去噪,渐近显示和传输,多分辨率绘制和编辑等领域已有很多研究与应用。最近Maria Charina等人提出了一种新的基于细分小波紧框架的多分辨率分析理论,使得细分小波框架在三维图形处理领域的应用成为值得研究的新课题。在深入学习和研究这种全新的多分辨率分析理论的基础上,详细推导了Loop细分小波紧框架的分解和重构公式,应用这些公式实现了多分辨率曲面的构造并将其应用到三维网格图形的渐进传输和去噪中。通过与M.Bertram的双正交Loop细分小波算法的对比,表明基于Loop细分小波紧框架的多分辨率分析算法具有较好的渐进传输和去噪效果。由于通常的输入网格不具有细分连通性,而基于细分曲面的多分辨率分析算法要求它所处理的网格具有这种连通性,所以还特别提出了一种构造既能逼近输入网格又具有细分连通性的网格的简捷算法。     

用Loop细分曲面拟合点云数据的方法

将输入的点云数据进行三角剖分形成三角网格,按参考文献[1]建立求解插值细分曲面控制顶点的线性方程组.将所建立的线性方程组进行变换,使方程组的系数矩阵对称.证明了该系数矩阵正定,给出了矩阵特征值的上下界估计.将三角网格顶点作为迭代的初始控制点,提出了求解插值细分曲面控制顶点的两种迭代算法以及两个相应的盈亏修正公式.实例表明,两种迭代算法收敛速度快,拟合精度高.     

扫描点云的一种自动配准方法

针对无任何预知信息下的扫描点云数据配准问题,通过引入新的匹配点对度量准则和改进最近点迭代算法,提出一种扫描点云数据的自动配准方法.该方法分为初始配准和精细配准2个阶段.初始配准阶段中,在考虑孤立点的曲率相似度的基础上,通过引入一种新的点的邻域曲率相似度度量准则,构造出一个有效的一一对应的初始匹配点对数组;然后根据刚体变...