基于混合树的改进泊松曲面重建算法

为了提高泊松表面重建算法效率并改善重建结果细节表现,采用一种基于混合树的点云搜索方法,平衡了八叉树和二叉树技术关于时间复杂度和空间复杂度的冲突;并在点云搜索阶段通过引入多个能量项对点云进行密度评估与滤波等,针对点云稀疏部分进行自适应的点云稠密化以保证重建模型的细节与准确度。结果表明,混合树重建算法与泊松表面重建算法及屏蔽泊松算法相比,速度分别平均提升了33%和15%,且能更好地保持重建模型的细节,误差最小。该研究为点云的表面重建提供了参考。

基于改进泊松算法的心脏表面三维重建算法研究

人体心脏的高精度三维重建是心脏虚拟手术系统中的一个关键技术,为了弥补现有心脏三维重建算法精度较低、未能完全实现推广的现状,提出一种具有普适性的高精度人体心脏三维重建方法。针对原始泊松算法的优点,对其进行点云约束和梯度信息约束,通过尺度独立的屏蔽处理,修正错误表面信息,获得更高精度的表面重建。结果表明通过演算过程的改进,对于采集的表面信息丰富的心脏点云数据,在提高运算速率的同时,有更强的重建效果,细节还原度相较当下重建算法有显著提高。

心内膜表面几何模型三维重建算法研究

心内膜三维表面重建是心内膜三维标测系统中的关键问题。为了满足实际应用需求,根据采集到的散乱点云数据的特点,提出了一种改进的泊松表面重建算法。在估计表面点云法向量的基础上,对表面点云法向量进行法向量一致化处理,有效地控制时间复杂度,快速重建出平滑的心脏模型。针对泊松表面重建算法中构建MC曲面出现的二义性问题,提出一种消除二义性的简化改进方法,可以更加精确地获取模型逼真表面,提高重建的速度和精度。同时,可以根据医生的要求,对重建出的模型实时修正,满足临床应用。最后,通过实验验证了算法的有效性和可行性。

一种改进的表面重建算法及其并行化研究

对于泊松三维表面重建中估算指示函数出现误差的情况,引入屏蔽因子并使用线性插值的方法纠正误差。该方法在等值面提取时使用的索引表查找法存在二义性的问题,需使用渐近线方法来解决。改进算法需要较大的存储空间来存储顶点信息和法向量以及较长的时间来运算,因而引入了CUDA架构的并行化计算来提高运行效率。

图像三维重建法在震损建筑实体建模中的应用研究

震损建筑的震害研究对于建筑的震后安全评估具有重要作用,然而目前仅基于二维震害图像的方法,难以满足对建筑整体震损状况认识的需求。提出了应用图像三维重建法对震损建筑进行实体建模,实现震损建筑的三维模型重建。首先围绕建筑拍摄一系列图像,然后依次应用由运动恢复结构方法进行稀疏重建、多视图立体视觉方法进行密集重建,经尺度变换后,再用泊松表面重建方法进行表面重建,最后通过纹理映射方法重建出真实感强的三维模型。试验分析表明,方法对建筑的重建误差仅为1.5%,能够较好地满足整体震害研究的需要。

基于单目图像序列的铸件三维重建方法

为了实现基于机器视觉的铸件毛刺自动检测与识别,提出了一种基于单目视觉的铸件三维重建方法。利用单目相机对目标进行无标定多角度旋转拍摄,获得一组单目图像序列;运用"两步匹配法"优化相邻图像特征点的匹配,剔除大量误匹配点,提高特征点匹配效率。对三维重建的点阵进行泊松表面重建,细化了铸件三维表面的细节。实验结果表明,该方法装置简单,无需对相机与目标的相对位置进行预先标定,能有效地恢复铸件三维表面的细节特征。该方法适用于机械加工环境下零件的三维表面重建。

多目立体视觉三维重建系统的设计

针对工业产品质量检测过程中产品三维表面的重建问题,提出一种基于多目立体视觉三维重建方法.设计了一套由八个直线分布的工业相机构成的三维重建系统方案.首先通过图像采集模块,在八个不同方向对目标物体进行图像采集.其次对采集到的图像进行预处理,其中包括图像背景抑制和目标物体分割.然后通过相机标定模块,对八个相机进行标定,获得它们的内外参数,并结合Harris角点检测及高斯差分检测算法对预处理后的图像实现特征点提取.在此结果上,再利用三角形法对提取到的特征点进行匹配和校正.最后采用泊松表面重建方法准确地获取和优化角点,并找到角点特征的匹配点,从而对物体进行三维表面的精确重建.实验结果表明,设计的系统能够重建出静止物体的局部三维表面,重建结果中的物体表面完整,结构清晰,表面上的字符重建完整,能够很好地进行识别.

基于单目视觉的压力传感器三维重建研究

压力传感器模块结构呈对称式设计,单纯的二维图像难以表征表面缺陷的位置与缺陷处的三维信息,因此提出一种基于特征提取的三维重建方法来解决缺陷位置不明确的问题。首先,使用改进SIFT算法对实验图像特征提取并匹配特征点。其次,使用运动恢复结构生成稀疏点云。然后,使用PMVS算法将点云稠密化。最后使用泊松表面重建算法完成模型三维重建。实验结果表明:压力传感器模块三维重建模型能够有效表征表面缺陷位置,可以为下一步实现自动远程监测压力传感器模块表面缺陷提供技术支撑。

建筑复杂异形构件实体化智能逆向建模方法研究

为了实现建筑复杂异形构件的自动、快速、分级实体化建模,提出了一种基于三维点云的智能逆向实体化建模方法。以上海音乐厅的科林斯柱头为例,首先,采用双边滤波算法对三维激光扫描仪采集的原始点云数据进行平滑预处理;之后,基于Python语言的Pymeshlab模块、rhinoscriptsyntax模块、scriptcontext模块对Meshlab和Rhino软件进行了二次开发,依次提出了基于泊松表面重建的三角面片网格生成方法、四边面网格重建方法、非均匀有理B样条(NURBS)多重曲面重建方法;最后,根据实体模型的使用用途,提出了不同精度、不同存储等级、不同数据格式的实体模型自动生成方法。研究表明,该方法显著提高了建筑复杂异形构件实体模型构建效率,节省了传统人工处理模型的时间与成本,可为建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)智能建模、智能预拼装、智能有限元分析等工作提供重要支撑。

机载气象雷达目标的三维建模方法研究

三维可视化系统能够为机载气象雷达回波数据分析提供支持。本文以预先提取的气象目标三维点云数据为基础,设计了一种面向机载气象雷达目标的三维建模方法。首先运用α-shape算法提取气象目标的外轮廓点云,并通过主元分析法求取点的法向量,再利用泊松重建算法对具有法向信息的外轮廓点云进行三维表面重建。结果表明,该方法得到的气象目标三维重建结果轮廓清晰,表面细节特征明显,能够反映气象目标的空间结构分布特征。相较于仅使用α-shape算法和移动立方体算法,该方法在重建精度和计算效率方面均有提高。重建模型整体上满足机载气象目标三维建模的要求,可以为未来的机载显控气象信息平台三维可视化提供技术支持。

基于SFM的退役零件失效特征表征精度影响研究

针对失效特征与失效程度影响退役零件可再制造性问题,为了快速、准确地表征失效零件的失效程度,提出了基于从运动中恢复形状和泊松表面重建的退役零件失效特征表征方法。构建了由智能手机、Visual SFM、MeshLab和SolidWorks软件构成的实验平台,应用控制变量法和正交实验法研究了照片数量、拍摄高度、失效程度、零件形状对表征精度的影响;应用所提方法和实验平台对退役破碎锤进行了案例研究,对其失效特征进行了表征和量化实验。研究结果表明:平拍拍摄、箱体类、失效程度大的零件具有较高的重建精度和表征精度;所提方法能够准确、高效地重构退役零件,可为快速评估退役零件可再制造性提供数据支撑。

倾斜影像自动空三及其在城市真三维模型重建中的应用

在一种具有视点不变性的改进的倾斜影像自动匹配方法的基础上,针对多视倾斜影像光束法平差方法中未知参数多的问题(例如可能导致平差解算不稳定),提出了带有相对姿态参数的倾斜影像光束法平差模型,并给出了该模型的适用范围。对一套典型的数字倾斜摄影仪SWDC-5的倾斜影像数据进行实验,结果表明:当相机之间曝光延迟小,且相对姿态参数可以看作比较严格的刚体时,该方法的自动空中三角测量(简称空三)处理精度较高,单位权中误差为0.46像素,像点平均残差为0.27像素。将该空三成果应用到城市真三维模型重建中,计算机自动得到的三维表面模型纹理比较自然、真实,能够满足一定程度的视觉需求,为大规模城市真三维模型重建提供了参考。