基于多视角立体视觉的植株三维重建与精度评估

基于图像序列的植株三维结构重建是植物无损测量的重要方法之一。而对重建模型的精度评估方法大多基于视觉逼真程度和常规测量数据。该研究以精确的激光扫描三维模型为参照，采用豪斯多夫距离，从三维尺度上对基于图像序列的植株三维重建模型进行精度评估。同时，从植株表型参数（叶片长、宽、叶面积）方面，对植株三维重建模型进行精度评估。结果表明，基于图像序列的三维重建模型精度较高，豪斯多夫距离在0～10 mm之间，各试验植株豪斯多夫距离大多小于4.0 mm，各植株表型参数与其对照值的R2均大于0.95，且两者的无显著性差异（P＜0.05）。此植株三维结构重建方法能够应用于植物表型、基因育种、植物表型与环境互作等研究领域。

基于多视角自动成像系统的作物三维点云重建策略优化

为满足高通量作物表型分析需求,提升三维点云重建效率和精度,该研究针对不同作物、不同生育时期、不同植株部位(地上部和根系),基于研发的多视角自动成像系统和SFM(structure from motion)-MVS(multi-view stereo)算法,采用不同视角和不同相机数获取的图像重建作物三维点云,通过重建效率和精度(Hausdorff距离)评估,以及基于点云提取表型参数(株高、幅宽、凸包体积和总表面积)的可靠性评价,优化作物三维点云重建策略。结果显示,对于结构相对稀松、遮挡较少的盆栽植株(苗期、蕾薹期、盛花期、成熟期油菜)、结构相对紧凑、遮挡较多的植株地上部(花铃期棉花、抽穗期水稻、拔节期和灌浆期小麦)以及器官密集、遮挡严重且有较多细长结构的地上部和根系(分蘖期小麦和成熟期水稻地上部、成熟期玉米和油菜根系),分别采用3~4、6和10个相机为其最优重建策略(Hausdorff距离小于或接近0.20 cm,且重建时长和Hausdorff距离归一化值之和最小)。采用不少于4个相机获取的图像重建作物三维点云,可提取较为可靠的表型参数(决定系数R2>0.90,相对均方根误差RRMSE≤9%)。该研究提出的最优重建策略平衡了自动成像系统构建成本、三维重建效率和精度以及适用植株复杂程度,为实现多种作物高效、低成本、高精度三维重建和表型参数提取提供了重要依据。

公垂线法双目立体视觉三维重建

双目立体视觉测量系统是工业测量中的重要手段,三维重建是双目立体视觉测量体统中非常重要的一环。基于视差原理的传统三维重建模型是对双目立体视觉系统的一种理想化抽象。通过分析由平面到三维点的实际映射过程,提出了一种更加符合实际数据的三维重建模型,异面直线公垂线三维重建方法。该方法通过计算两摄像机光心与其各自像点构成的两条空间直线的公垂线,即两条异面直线的最小距离点来定位三维空间点,且其最小距离参数可有效判断误匹配点。通过实验对该方法进行了验证。结果表明该方法可达到传统视觉三维重建方法的测量精度,并可有效判断匹配点是否为误匹配点。

一种基于簇的多视角立体改进算法

基于面片的多视角立体(PMVS)算法只需要输入一组图片及摄像机参数便可生成稠密的带有颜色的三维点云,它无需任何的初始信息。但该算法仍有一些不足,一方面重建出的表面不够光滑和连续,特别是在大场景重建时经常碰到的俯仰拍摄情况尤为严重;另一方面对大型图像集进行重建时时间和空间复杂度高,无法实现重建。针对这些不足,提出了一种新的基于簇的PMVS改进算法。首先对图像集进行基于簇的划分,很大程度上减少了算法的运行时间,解决了系统内存消耗过大的问题,然后采用加入空间几何约束的PMVS改进算法对每个图像簇进行重建,提高了重建精度和表面光滑性,最后将所有簇的重建结果进行融合。通过实验证明了该算法的实用性和有效性。

一种主动式全景立体视觉传感器设计

现有的三维激光扫描仪无法实时、全自动地计算空间三维信息,需要对获得的点云数据进行配准。为解决这些问题,研制了一种新型主动式全景立体视觉传感器(ASODVS),并且从影响ASODVS测距精度的各个因素进行了分析。实验结果表明:设计的ASODVS能自动、实时地进行空间物点深度测量,并得到相应的点云数据。

基于旋转多视角深度配准的三维重建方法

针对在旋转平台上采集得到的多视角数据,提出一种有效的配准方法,同时结合双目立体视觉测量构建了完整的三维重建系统。通过拍摄旋转平台上多个视角下的标定板图像,提取标定板图像角点信息,计算出旋转平台坐标系和摄像机坐标系的空间位置关系,进一步推导出不同视角下的坐标转换关系,从而实现不同视角的数据配准。实验结果表明,基于本配准方法的旋转多视角双目测量系统具有较高的配准精度,能有效用于物体表面三维重建。

一种光学元件面形三维重建的算法研究

为了在线检测光学元件面形,介绍一种基于线结构光扫描测量和立体视觉测量相结合的三维检测方法,目前这种方法多用于检测高反射率的物体,因此将该方法运用于检测光学元件面形是一种新的尝试。实验的三维重建算法是通过MATLAB和VC++软件共同编写程序实现的,实验结果表明,将这种方法运用于检测光学元件是可以真实还原光学元件三维外貌特性的,所以它的研究具有可行性和研究价值。

一种基于立体视觉技术的燃烧诊断方法

为了获得一种简便、易于操作的三维光学诊断方法,将双目立体视觉技术引入燃烧诊断领域,并验证了其在燃烧诊断领域应用的可行性。搭建了用于燃烧流场诊断的高速双目立体视觉系统,阐明了双目立体视觉原理并开发了配套软件,通过对标定模板上特征点进行三维重建验证了系统和软件的可用性,对特征点三维重建的绝对误差为0.17mm,相对误差为8%。实现了对非预混冲击火焰表面的三维重建,重建后的三维图像可以清晰地显示出火焰表面的三维几何结构。对一组连续拍摄的图像进行处理,得到火焰在微小时间间隔中的空间演变情况。实验结果表明,利用该技术可以实现对燃烧火焰的三维诊断,利用该技术进行的实验操作相对于其他的光学诊断方法而言也非常简单。

面向PMVS算法的自动两级并行翻译方法

当使用高分辨率的图像作为图像处理算法的输入时会降低算法运行速度,将算法并行化可提升执行效率,但手动将串行程序转换为并行程序则较为繁琐,并且现有自动并行翻译工具性能不稳定,同时翻译后的程序是单一并行模式。面向基于面片的三维多视角立体视觉(PMVS)算法,提出一种从C到CUDA的自动两级并行翻译方法。使用ANTLR自动解析源C代码,通过分析数据依赖关系和循环数组私有化来识别可并行化的循环结构,将算法翻译成CPU多线程和GPU两级并行结构的代码。在算法执行过程中,将输入图像在CPU和GPU上分别进行处理,降低了算法总执行时间。实验结果表明,该方法的计算加速比随着输入图像分辨率的增加逐渐提高,最高约达到32,相比于PPCG和OpenACC自动并行翻译方法提升明显。

基于匹配效率和计算精度提升的双目三维树干重建算法改进

针对基于双目立体视觉的自然树木枝干的三维重建过程中二维骨架点的匹配效率低,三维坐标点计算精度不高等问题,在骨架点对应方面,将点匹配代之以更大的枝干匹配,大大缩小了对应点的匹配范围,减少了点匹配次数,提高了匹配效率。三维坐标点计算方面,考虑方程组的几何意义,采用异面直线公垂线中点逼近三维空间点的方法,提高了点坐标的计算精度。

一种点目标三维重构的新算法

双目立体视觉研究利用二维投影图像恢复三维景物世界的问题,其中三维重构是立体视觉测量过程的主要组成部分之一,是从二维图像恢复三维景物的关键环节。针对空间点目标的三维重构,传统的方法是采用最小二乘法进行的,但是由于最小二乘法没有考虑所建立的超定方程组所代表的几何意义,所以计算出的点坐标精度不高。对此,从几何学的角度出发,提出了一种异面直线公垂线段中心法来提高点目标的重构精度。实验表明,该方法比传统的最小二乘法具有更高的测量精度。

立体画的原理与生成技术

立体画是立体视觉技术与计算机技术相结合的产物。立体画的基本原理就是“墙纸效应”。立体视感是人的左右两眼视图交叠后通过大脑形成的立体虚象。同一幅立体画可以看出多个立体机感，分为交叉眼立体视感和非交叉眼立体视感。立体画分为两大类：基于模式的立体画和随机点立体画。在改进Ｔｙｌｅｒ算法和Ｔｈｉｍｂｌｅｂｙ模型的基础上，本文实现了一个Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下的立体画生成系统──ＷｉｎＳｔｅｒｅｏ。在ＷｉｎＳｔｅｒｅｏ系统中，着重解决了“平面分层”现象，并提出了一种新的立体画──双向立体画及其生成算法。

三维游戏场景设计中树的制作与应用

树是三维游戏场景中重要的元素之一,因其结构复杂,在游戏场景中还原树的外型较为困难,所以需要用各种方法“蒙蔽”玩家的双眼,以追求更好的视觉效果。文章阐述了三维游戏中树的制作建模过程,分析如何提高优化玩家的视觉感观,体现游戏场景的气氛与环境表现手法的实际运用。

空间编码与外极线斜率约束相结合的立体精匹配方法

三维型面非接触测量在工业领域有着广泛的应用前景。双目视觉是一种有效获取三维轮廓信息的方法 ,其中立体匹配是关键的一个步骤。本文提出了结合空间二进制编码与外极线斜率约束来实现立体精匹配的方案。首先利用空间编码将被测物空间划分成众多的不同编码区域 ,然后结合外极线斜率约束在左右两幅图像中具有相同编码的区域内寻找匹配点。该方法能够实现亚像素级的立体精匹配 ,改善了交向摆放姿态双目立体视觉系统的匹配质量。

基于非平行双目结构的三维坐标解算算法

理想情况下,双目立体视觉模型是平行放置的,三维坐标易于解算。但在实际安装摄像机的时候,光轴无法做到平行,标定所得的重投影矩阵和左右图像匹配都存在误差,影响了三维坐标解算精度。针对此种情况,对非平行双目结构三维坐标解算进行了深入的研究。传统的最小二乘法和归一化最小二乘法都是利用求解联立的超定方程组得到最优解,将最优解看作是空间物点的三维坐标,但是它们都没有考虑所建立的超定方程组所代表的几何意义。从几何学角度出发,推导出一种基于异面直线公垂线中点的三维坐标解算公式,通过在无人机平台上测距实验,验证了此方法比最小二乘法和归一化最小二乘法具有更高的精度。

基于特征面片的复杂型面轮廓视觉测量方法

提出一种基于特征面片的复杂型面轮廓三维视觉测量方法。该方法包括多模式局部特征检测与匹配、特征面片集初始化、膨胀、滤波等重构过程,其输入是已标定的立体图像,输出是覆盖表面的可视稠密面片集。该方法不需要目标和场景的任何初始边界信息,能够自动检测和抛弃外部点和缺失部分;不需要对邻域特征进行任何平滑处理,仅需通过局部单演特征一致约束、立体极线约束和表面可视性约束来高效地匹配、膨胀和滤波稀疏表面点集,并生成密集表面点集。采用多项式曲面提取算法重建三维几何网格模型,采用子采样法将彩色、纹理等特征融合进三维几何网格,重建高保真的三维实体形貌。

采用液晶编码光栅的物体形貌测量新方法

提出一种基于液晶编码光栅和立体视觉技术实现物体形貌测量的新方法。该方法利用液晶显示的可控特性,按照预设编码方案,由计算机控制编码光栅的变换,产生足够的测量特征点,其突出优点在于编码变换无机械运动。根据液晶显示的特点,设计了二分值空间编码设计方案;基于立体视觉三维测量模型,提出了高精度立体视觉现场标定方法。标准平板平面度测量实验中,采用上述方法实现平面度测量精度为0.592mm。

基于体积和纹理特征的深度像匹配

提出一种深度像精匹配方法,利用深度像重叠区域的空间体积和纹理特征,定义深度像匹配的误差测度函数,构造三角网格近似物体表面.通过寻找不同坐标系下深度像之间的精确空间坐标变换关系,实现深度像的精匹配.实验结果表明,用体积和纹理特征能准确反映深度像之间的距离关系,且对准精度高,收敛速度快.

基于多视角图像的植物三维重建研究进展

快速重建植株三维结构并以三维可视的方式分析研究农作物的形态结构和生长过程、进行表型测量是数字植物及作物育种研究的热点和难点。概述了植物三维重建的研究现状和主流植物三维重建技术,并对各种技术的方法原理和技术优势进行了分类和对比;重点介绍了基于多视角图像三维重建方法 SFM和MVS的研究进展、技术原理以及相关软硬件系统平台;分析了近几年基于多视角图像三维重建方法在植物三维重建中的应用进展,基于多视角图像三维重建方法具有数据获取成本低、获取点云精度高、植物三维重建质量高等技术优势,同时指出了该技术方法的不足之处和未来技术发展趋势,以期为植物三维重建技术的发展、植物表型组学的研究以及低成本高通量设备的研制提供有益参考。

数字及3D电影放映技术

一、数字电影放映技术 数字电影指以数字技术和设备摄制、制作存储,并通过卫星、光纤、磁盘、光盘等物理媒体传送,将数字信号还原成符合电影技术标准的影像与声音,放映在银幕上的影视作品.因此,从电影制作工艺、制作方式、到发行及传播方式上均全面数字化,才视为完整意义上数字电影.