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基于自适应聚合与深度优化的三维重建算法
1
作者
郑米培
赵明富
+2 位作者
邢镔
宋涛
邢影
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第5期1595-1600,共6页
针对现有基于多视图的三维重建方法未充分考虑像素点在其余视图的可见性,从而导致重建完整度不足,且在弱纹理和遮挡区域重建困难等问题,提出了一种应用于高分辨率的三维重建网络。首先提出了一种引入可见性感知的自适应成本聚合方法用...
针对现有基于多视图的三维重建方法未充分考虑像素点在其余视图的可见性,从而导致重建完整度不足,且在弱纹理和遮挡区域重建困难等问题,提出了一种应用于高分辨率的三维重建网络。首先提出了一种引入可见性感知的自适应成本聚合方法用于成本量的聚合,通过网络获取视图中像素点的可见性,可以提高遮挡区域重建完整性;基于方差预测每像素视差范围,构建空间变化的深度假设面用于分阶段重建,在最后一阶段提出了基于卷积空间传播网络的深度图优化模块,以获得优化的深度图;最后采用改进深度图融合算法,结合所有视图的像素点与3D点的重投影误差进行一致性检查,得到密集点云。在DTU数据集上与其他方法的定量定性比较结果表明,提出方法可以重建出细节上表现更好的场景。
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关键词
三维重建
自适应聚合
空间传播网络
深度图
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职称材料
3D-SIFT特征提取与体素滤波结合的点云精简算法
被引量:
1
2
作者
邢影
宋涛
+2 位作者
赵延
刘冠廷
郑米培
《激光杂志》
CAS
北大核心
2023年第3期163-169,共7页
点云数据中的冗余数据会影响到点云处理算法的速度,因此,为提升算法速率,需对点云数量进行精简。然而,点云精简过程容易剔除掉特征点,导致点云信息不完整,效果不好等问题。针对这些问题,提出一种利用3D-SIFT特征提取与八叉树体素滤波结...
点云数据中的冗余数据会影响到点云处理算法的速度,因此,为提升算法速率,需对点云数量进行精简。然而,点云精简过程容易剔除掉特征点,导致点云信息不完整,效果不好等问题。针对这些问题,提出一种利用3D-SIFT特征提取与八叉树体素滤波结合的点云精简方法。利用3D-SIFT算法提取出点云的强特征点和弱特征点,对弱特征点进行改进的八叉树体素滤波,并保留强特征点,通过点云合并,将滤波后的弱特征点与保留的特征点整合到一起,使得精简后的点云数据不丢失特征点信息,从而也达到了精简的效果。将本算法与均匀网格算法、非均匀网格法、随机采样算法进行对比实验。通过多个不同模型的可视化结果和信息熵评价分析,可以得出对于几种不同模型取平均本算法平均信息熵达到3.771 92,高于其他算法的信息熵,证明本算法在对数据进行精简的同时也达到了特征保留的效果。
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关键词
点云
精简
3D-SIFT
八叉树
可视化
信息熵
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职称材料
题名
基于自适应聚合与深度优化的三维重建算法
1
作者
郑米培
赵明富
邢镔
宋涛
邢影
机构
重庆理工大学光纤传感与光电检测重庆市重点实验室
重庆工业大数据创新中心有限公司
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第5期1595-1600,共6页
基金
重庆市科技局基础与前沿研究计划资助项目(cstc2021jcyj-msxmX0348)
重庆英才计划资助项目(cstc2021ycjh-bgzxm0287)
+1 种基金
重庆市教委基础研究项目(KJQN201901123)
重庆理工大学研究生教育高质量发展行动计划资助项目(gzlcx20223096,gzlcx20223076)。
文摘
针对现有基于多视图的三维重建方法未充分考虑像素点在其余视图的可见性,从而导致重建完整度不足,且在弱纹理和遮挡区域重建困难等问题,提出了一种应用于高分辨率的三维重建网络。首先提出了一种引入可见性感知的自适应成本聚合方法用于成本量的聚合,通过网络获取视图中像素点的可见性,可以提高遮挡区域重建完整性;基于方差预测每像素视差范围,构建空间变化的深度假设面用于分阶段重建,在最后一阶段提出了基于卷积空间传播网络的深度图优化模块,以获得优化的深度图;最后采用改进深度图融合算法,结合所有视图的像素点与3D点的重投影误差进行一致性检查,得到密集点云。在DTU数据集上与其他方法的定量定性比较结果表明,提出方法可以重建出细节上表现更好的场景。
关键词
三维重建
自适应聚合
空间传播网络
深度图
Keywords
3D reconstruction
adaptive aggregation
spatial propagation network
depth map
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
3D-SIFT特征提取与体素滤波结合的点云精简算法
被引量:
1
2
作者
邢影
宋涛
赵延
刘冠廷
郑米培
机构
重庆理工大学电气与电子工程学院
重庆工业大数据创新中心有限公司
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2023年第3期163-169,共7页
基金
国家自然科学基金项目(No.61701056)
重庆市科技局基础与前沿研究计划项目(No.cstc2021jcyj-msxmX0348)。
文摘
点云数据中的冗余数据会影响到点云处理算法的速度,因此,为提升算法速率,需对点云数量进行精简。然而,点云精简过程容易剔除掉特征点,导致点云信息不完整,效果不好等问题。针对这些问题,提出一种利用3D-SIFT特征提取与八叉树体素滤波结合的点云精简方法。利用3D-SIFT算法提取出点云的强特征点和弱特征点,对弱特征点进行改进的八叉树体素滤波,并保留强特征点,通过点云合并,将滤波后的弱特征点与保留的特征点整合到一起,使得精简后的点云数据不丢失特征点信息,从而也达到了精简的效果。将本算法与均匀网格算法、非均匀网格法、随机采样算法进行对比实验。通过多个不同模型的可视化结果和信息熵评价分析,可以得出对于几种不同模型取平均本算法平均信息熵达到3.771 92,高于其他算法的信息熵,证明本算法在对数据进行精简的同时也达到了特征保留的效果。
关键词
点云
精简
3D-SIFT
八叉树
可视化
信息熵
Keywords
point cloud
reduction
3D-SIFT
octree
visualization
information entropy
分类号
TN249 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应聚合与深度优化的三维重建算法
郑米培
赵明富
邢镔
宋涛
邢影
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
2
3D-SIFT特征提取与体素滤波结合的点云精简算法
邢影
宋涛
赵延
刘冠廷
郑米培
《激光杂志》
CAS
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
已选择
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参考文献
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