针对传统的混合表面形状恢复算法存在较大误差的问题,提出了一种基于透视投影的从混合表面的明暗变化恢复形状的新算法。首先,建立了一种改进的Ward反射模型来描述混合表面的反射特性,其次,采用更接近摄像机实际拍摄的透视投影方式,并...针对传统的混合表面形状恢复算法存在较大误差的问题,提出了一种基于透视投影的从混合表面的明暗变化恢复形状的新算法。首先,建立了一种改进的Ward反射模型来描述混合表面的反射特性,其次,采用更接近摄像机实际拍摄的透视投影方式,并且假定光源位于摄像机的光心处,构造了新模型下的图像辐照度方程,然后将该方程转化为包含物体表面深度信息的Hamilton-Jacobi偏微分方程,使用Fixed-point Iterative Sweeping方法和2D Central Hamiltonian函数逼近该微分方程的黏性解,进而得到物体表面的三维形状。与同类算法相比,新算法恢复的结果更加准确有效。合成花瓶图像的实验结果表明,与基于正交投影的算法相比,新算法恢复三维形状高度的平均误差和均方根误差均有较大幅度减少。展开更多
为了高效、高精度、低成本地实现对物体的全视角三维重建,提出一种使用深度相机融合光照约束实现全视角三维重建的方法。该重建方法中,在进行单帧重建时采用RGBD深度图像融合明暗恢复形状(Shape from shading,SFS)的重建方法,即在原有...为了高效、高精度、低成本地实现对物体的全视角三维重建,提出一种使用深度相机融合光照约束实现全视角三维重建的方法。该重建方法中,在进行单帧重建时采用RGBD深度图像融合明暗恢复形状(Shape from shading,SFS)的重建方法,即在原有的深度数据上加上额外的光照约束来优化深度值;在相邻两帧配准时,采用快速点特征直方图(Fast point feature histograms,FPFH)特征进行匹配并通过随机采样一致性(Random sample consensus,RANSAC)滤除错误的匹配点对求解粗配准矩阵,然后通过迭代最近点(Iterative closest point,ICP)算法进行精配准得出两帧间的配准矩阵;在进行全视角的三维重建时,采用光束平差法优化相机位姿,从而消除累积误差使首尾帧完全重合,最后融合生成一个完整的模型。该方法融入了物体表面的光照信息,因此生成的三维模型更为光顺,也包含了更多物体表面的细节信息,提高了重建精度;同时该方法仅通过单张照片就能在自然光环境下完成对多反射率三维物体的重建,适用范围更广。本文方法的整个实验过程通过手持深度相机就能完成,不需要借助转台,操作更加方便。展开更多
文摘针对传统的混合表面形状恢复算法存在较大误差的问题,提出了一种基于透视投影的从混合表面的明暗变化恢复形状的新算法。首先,建立了一种改进的Ward反射模型来描述混合表面的反射特性,其次,采用更接近摄像机实际拍摄的透视投影方式,并且假定光源位于摄像机的光心处,构造了新模型下的图像辐照度方程,然后将该方程转化为包含物体表面深度信息的Hamilton-Jacobi偏微分方程,使用Fixed-point Iterative Sweeping方法和2D Central Hamiltonian函数逼近该微分方程的黏性解,进而得到物体表面的三维形状。与同类算法相比,新算法恢复的结果更加准确有效。合成花瓶图像的实验结果表明,与基于正交投影的算法相比,新算法恢复三维形状高度的平均误差和均方根误差均有较大幅度减少。
文摘为了高效、高精度、低成本地实现对物体的全视角三维重建,提出一种使用深度相机融合光照约束实现全视角三维重建的方法。该重建方法中,在进行单帧重建时采用RGBD深度图像融合明暗恢复形状(Shape from shading,SFS)的重建方法,即在原有的深度数据上加上额外的光照约束来优化深度值;在相邻两帧配准时,采用快速点特征直方图(Fast point feature histograms,FPFH)特征进行匹配并通过随机采样一致性(Random sample consensus,RANSAC)滤除错误的匹配点对求解粗配准矩阵,然后通过迭代最近点(Iterative closest point,ICP)算法进行精配准得出两帧间的配准矩阵;在进行全视角的三维重建时,采用光束平差法优化相机位姿,从而消除累积误差使首尾帧完全重合,最后融合生成一个完整的模型。该方法融入了物体表面的光照信息,因此生成的三维模型更为光顺,也包含了更多物体表面的细节信息,提高了重建精度;同时该方法仅通过单张照片就能在自然光环境下完成对多反射率三维物体的重建,适用范围更广。本文方法的整个实验过程通过手持深度相机就能完成,不需要借助转台,操作更加方便。