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题名基于单幅图像学习景深的古建局部三维重建和精度评测
被引量:1
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作者
胡立华
阴文庄
邢思远
张继福
董秋雷
胡占义
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机构
太原科技大学计算机科学与技术学院
中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室
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出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2022年第14期216-225,共10页
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基金
国家自然科学基金(U1805264)。
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文摘
主要探索当前无监督框架下基于单幅图像学习景深的方法,研究该方法是否能有效应对古建图像固有的结构和纹理重复现象,以及能否达到古建存档要求的厘米级重建精度。具体地,将结构光深度相机获取的数据作为真值,通过直接比较深度图和三维点云,比较在双目相机固定的图像获取方式下和在单相机运动的图像获取方式下基于单幅图像学习景深的精度差异。实验结果表明,尽管因结构和纹理重复现象的存在基于多幅图像的三维重建是一个困难的问题,但对基于单幅图像学习景深的影响一般并不明显。另外,尽管基于单幅图像学习景深在很多公开的室内和室外数据集上均取得了与激光扫描相媲美的精度,但对古建三维重建而言,目前仍难以达到古建数字化存档要求的厘米级重建精度。后续需要进一步探索提高重建精度的途径,特别是基于模型先验约束的方法。
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关键词
机器视觉
古建
景深学习
精度评估
三维重建
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Keywords
machine vision
ancient Chinese architecture
depth learning
accuracy evaluation
3D reconstruction
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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