面向复杂三维场景的高质量纹理映射

为三维模型创建纹理贴图是真实感图形学领域的一个重要课题,然而现今针对大数据的复杂结构的自然场景的纹理映射方法还很少.该文提出了一种新的多视图纹理映射方法,能够利用多角度拍摄的图像序列为三维模型进行高真实感的纹理贴图.相比现有的方法,该文的方法在针对模型中存在复杂遮挡的纹理映射以及大纹理数据的融合这两方面有着明显的优势.首先将多视图纹理映射转化为一个马尔可夫随机场问题,并用能量优化的方法获得模型每个面片最优的纹理图像对应关系;然后将映射的纹理数据进行精简化,并对部分不可见区域的无效纹理进行修复;最后,利用梯度融合的方法消除纹理拼接边界的颜色差异,最终获得无缝隙的纹理贴图效果.一系列复杂场景的实例证明了该文方法的有效性和鲁棒性.

基于多视图深度采样的自然场景三维重建

自然场景的多视图三维重建一直是计算机视觉领域的基本问题,有着广泛的应用.随着深度获取设备的日益普及,如何有效地利用多视点的深度图信息重建场景的三维模型已成为一个重要的研究课题.为了自动剔除输入深度图中的错误深度信息,恢复高质量的场景模型,提出一种多视图深度采样方法来实现自然场景的三维几何重建.首先对深度图进行非均匀采样以获得每帧的三维点集,并剔除部分深度误差较大的三维点;然后通过深度置信度估计的方法对多帧的三维点集进行融合并剔除多帧之间重复冗余的三维点,从而获得整体场景的三维点云;最后基于融合后的三维点云生成完整的场景几何模型.一系列复杂的自然场景实例证明了该方法的正确性和鲁棒性,其不仅能够重建小规模的物体,也同样适用于大规模场景的三维几何重建.

基于图像序列的交互式快速建模系统

给出了一个基于图像序列的交互式三维建模系统.通过输入一段未标定的图像或视频序列,系统能够自动地恢复出摄像机参数;然后用户只需要在少量几帧图像上简单勾画出物体的形态结构,系统就能自动解析出多帧之间用户交互的对应关系,从而迅速、逼真地重建出场景的三维模型.该系统提供了点与线段的重建、直线与平面的重建、曲线与曲面的重建等功能,能够满足对现实世界中的复杂场景的快速高精度的重建要求.几组真实拍摄的图像序列的建模实验表明:该系统高效、实用,能够很好地满足实际建模需求.

基于多个手持摄像机的动态场景时空一致性深度恢复

针对现有的动态场景深度恢复方法普遍需要较多数目的同步摄像机才能获得理想深度估计的问题,提出一个能够从2～3个手持摄像机所拍摄的同步视频序列中自动地恢复出高质量的深度图序列的鲁棒、便捷的动态场景稠密深度恢复方法.首先对不同序列同一时刻的图像帧进行匹配以完成每帧的深度初始化,然后采用一种新的双层分割方法在手持摄像机自由移动的情况下将像素进行静动态分类,并对静态和动态像素点采用不同的方式进行时空一致性的深度优化.特别地,文中采用了一个基于多帧统计信息、迭代式的优化框架,使得深度优化与双层分割在该优化框架之下交替迭代地进行,最终实现高质量的动态场景的分割和深度恢复.最后通过各种动态场景实例证明了文中方法的鲁棒性和有效性.

基于能量最小化扩展景深的实现方法

提出并实现了一种基于能量最小化的扩展景深方法,该方法使用对比度作为评价标准来拼接源图像,它的创新之处是利用了基于图分割的能量最小化方法提供的空间一致性来解决拼接赝像问题,并用最大流算法来解决图分割问题。最后给出了实验结果,将实验结果与缺乏空间规范化的结果进行了比较。实验结果证明,本文方法能够在用户可以接受的时间范围内得到较为优越的扩展景深效果。