一种基于场景图分割的混合式多视图三维重建方法

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.

混合式声有限形式衍射层析重建算法及其数值模拟

应用了一种声衍射层析术的新型重建算法——形式参数展开法 .通过反射及透射声场的数据来重建散射体模型 .形式参数展开法是一种具有有限形式的非微扰解析方法 ,与现有其它算法相比 ,在相同散射强度下 ,此法显著降低了相对误差 ,提高了层析图的分辨率 ,又避免了大量的计算 .文中还同时应用了反射及透射声场数据进行了有限形式衍射层析数值模拟 。