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一种基于场景图分割的混合式多视图三维重建方法 被引量:16
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作者 薛俊诗 易辉 +1 位作者 吴止锾 陈向宁 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期782-795,共14页
针对大范围三维重建,重建效率较低和重建稳定性、精度差等问题,提出了一种基于场景图分割的大范围混合式多视图三维重建方法.该方法首先使用多层次加权核K均值算法进行场景图分割;然后,分别对每个子场景图进行混合式重建,生成对应的子模... 针对大范围三维重建,重建效率较低和重建稳定性、精度差等问题,提出了一种基于场景图分割的大范围混合式多视图三维重建方法.该方法首先使用多层次加权核K均值算法进行场景图分割;然后,分别对每个子场景图进行混合式重建,生成对应的子模型,通过场景图分割、混合式重建和局部优化等方法提高重建效率、降低计算资源消耗,并综合采用强化的最佳影像选择标准、稳健的三角测量方法和迭代优化等策略,提高重建精度和稳健性;最后,对所有子模型进行合并,完成大范围三维重建.分别使用互联网收集数据和无人机航拍数据进行了验证,并与1DSFM、HSFM算法在计算精度和计算效率等方面进行了比较.实验结果表明,本文算法大大提高了计算效率、计算精度,能充分保证重建模型的完整性,并具备单机大范围场景三维重建能力. 展开更多
关键词 机器视觉 多视三维重建 场景图分割 核K均值算法 迭代优化 混合式重建
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