基于可形变模型的左心室形状恢复与运动跟踪

从心脏核磁共振图像恢复左心室的3D形状并跟踪其运动,是当前医学图像分析领域的重要研究课题之一。提出了一种基于可形变模型的左心室3D形状恢复与运动跟踪方法,该模型充分考虑了左心室的实际几何形状,将左心室描述为一个一端封闭、非轴对称、轴线弯曲的广义圆柱壳;模型的参数为函数,用全局参数即可捕捉左心室的局部形变;模型的求解纳入基于物理学的可形变模型框架之下,这样,左心室的形状恢复与运动跟踪变成一个动态的数据拟合过程。根据跟踪的结果可以观察左心室的容积、质量等在一个心动周期中的变化情况,计算每博容积、射血分数等心功能指标,为心脏疾病诊断提供直观的临床参考。

大规模场景运动恢复结构研究综述

运动恢复结构旨在基于图像间的局部特征匹配解算相机在全局统一坐标系下的绝对位姿,是基于图像的三维重建中的关键问题.近年来,随着采集设备、计算资源以及理论方法的发展,运动恢复结构研究已逐渐由实验室小规模可控场景向室内外大规模实际场景扩展,并取得了成果显著的理论方法与实际应用.文中从实际应用出发,综述了面向大规模场景三维重建的运动恢复结构研究领域的最新成果;专注于运动恢复结构中相机位姿解算核心问题,并全面介绍了其中的最新成果按照解析式与学习式方法进行;在此基础上,为助力社区发展,讨论与分析的运动恢复结构当前研究进展与未来发展态势.

基于运动恢复结构的小行星三维重构和形貌分析

小行星探测已成为深空探测中重要内容,三维重建是小行星探测过程中的关键步骤,对探测器导航、探测区域选址、引力场建模等均具有重要意义。本文研究了利用运动恢复结构的小行星三维重构方法,利用小行星162173Ryugu与25143Itokawa的探测数据构建了其三维形状重构,分析了建模结果,探索了改进方式,并根据重构结果对162173Ryugu进行了形貌分析,对162173Ryugu表面的陨石坑进行了识别与分类。研究表明,利用运动恢复结构方法可以有效地构建小行星的三维形貌,支撑小行星探测任务。

RGBD融合明暗恢复形状的全视角三维重建技术研究

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。

基于运动恢复结构三维重建的应用与研究进展

三维重建是利用目标物体的二维投影恢复其三维模型的技术,近年来获取高精度的三维模型受到越来越多的关注,而基于运动恢复结构(Structure From Motion,SFM)的三维重建是目前的热点研究方向。文章首先介绍了常用的三维重建方法和基于SFM三维重建的发展现状;其次介绍了基于SFM重建中的2个主要内容,包括摄像机标定和光束平差法;然后介绍了基于SFM三维重建技术的原理及方法;最后介绍了基于SFM的三维重建在不同领域的应用,同时提供了该技术在三维人体重建及人体测量方面的研究思路,为服装个性化定制和服装企业团体定制提供参考。

基于分段式序列图片集的运动恢复结构

多视图运动恢复结构(Structure from Motion,SFM)是三维重建中相机姿态估计的一种最常用的方法。传统SFM采用增量方式处理图片,算法的时间复杂度是O(n4),当图片数量较多时,重建时间很长。此外,由于图片噪声影响,漂移误差将随着图片数量增加不断累加,影响最终的重建质量。添加集束调整(Bundle Adjustment,BA)可以优化重建结果,但是需要花费更长的时间。在现有增量式算法的基础上,提出基于分段式序列图片集的方法,将序列图片集按照相似度划分为小集合,对每个小集合进行并行计算,减少误差累积量和重建时间,最后再用BA进行全局优化。实验结果表明,该方法能在保持一定精度的前提下,有效减少重建时间。

基于MATLAB的运动恢复结构三维重建算法的研究与实现

随着机器视觉的广泛应用,三维重建技术越来越受关注,而运动恢复结构法(Structure From Motion,SFM)凭借其设备成本低、方便携带、适用场景广泛等优点成为三维重建的研究热点。文章从相机成像基础理论出发,介绍了坐标系、相机成像几何关系,然后将SFM问题的转化为数学问题进行SFM算法原理介绍。在MATLAB软件平台实现了增量SFM算法的应用,并得到了相机位姿和三维点云,为开展SFM应用研究提供新思路。

利用运动恢复结构技术生产无人机正射影像的精度分析

随着无人机影像处理技术的不断发展,地理信息成果逐渐呈现出多元性。为快速了解大范围区域概况,实现整体规划部署,往往需要快速生产高精度正射影像图。本文旨在降低地理信息成果对地面控制点的依赖,结合现阶段发展的高精度差分型无人机系统,引入计算机视觉的运动恢复结构运动恢复结构(Structure from Motion,SFM)技术,实现影像位姿参数的一致性优化。以此为基础,经多视角前方交会,提高空间定位精度,进一步生成高精度数字正射影像。实验结果表明,与传统POS辅助空中三角测量相比,基于SFM技术所生产的成果精度更高,且大大降低了对地面控制点数量的需求,具有一定工程应用价值。

融合Gabor特征的SFM算法三维人脸建模

采用运动恢复结构(structure from motion,SFM)算法进行三维人脸建模一直以来受到研究者的关注,但其对错误的匹配点比较敏感,因此,文章提出了一种融合Gabor特征的SFM算法三维人脸建模方法。该方法利用Gabor滤波器提取纹理特征,判别轮廓特征点匹配的准确性;针对图像数增多,传统因子分解法不易修正旋转矩阵的问题,利用旋转矩阵的性质求得修正矩阵,避开方程组的求解;提出引入迭代最近点算法将稀疏三维特征点与三维模型进行配准,缩小空间距离,并结合薄板样条函数插值生成特定的三维人脸模型,为增强真实感,进行纹理映射。实验结果表明,该方法有效提高了匹配点的准确性,能够重建出具有较强真实感的三维人脸。

融合SFM和动态纹理映射的视频流三维表情重建

为从未标定的单目视频序列中重建出具有真实感的三维人脸表情序列,提出一种仅需较少约束的自动化方法.首先用ASM算法从视频首帧自动标定人脸特征,并采用仿射矫正光流方法跟踪运动中的人脸特征;然后结合一般人脸模型,采用从运动恢复形状的方法重建出三维个性化人脸模型以及表情运动;最后采用动态纹理映射来代替传统的静态纹理映射,以产生真实感视觉外观.另外,使用基于特征脸的图像压缩方法,在尽量保持图像质量的前提下缩小原始视频占用的存储空间.实验结果表明,该方法能产生具有相当真实感的三维人脸表情序列,且在时间域和空间域上都保持了较高性能.

从视频中恢复三维人脸的实时方法

三维人脸恢复是视觉交互的一个难点问题,提出了一种从视频中实时恢复三维人脸的新方法.该方法利用主动形状模型进行人脸特征点提取和跟踪,确保了三维形状恢复和特征跟踪的有效性和一致性;采用非刚体形状和运动估计方法构建三维形变基,有效地适应人脸形状变化的多样性;采用非线性优化算法估算人脸姿态和三维形变基参数,实现了三维人脸形状和姿态的实时恢复.实验结果表明,该方法不仅能从视频中实时恢复三维人脸模型,而且可有效跟踪人脸各种姿态的变化.

基于单目增量式稀疏SFM研究与实现

为研究视觉SLAM(Simutaneous Localization and Mapping)以及视觉SFM(Structure From Motion)领域中机器人能低成本重建出可进行语义识别三维场景的问题,借鉴Colmap算法,对重建过程中的部分步骤加以改进,对初始化图像的选择进行了精选,在重建出有误差的三维点云中进行多次基于光束平差法的优化,对无人机拍摄的图像进行重建分析,结果表明,图像在重建的完整度、鲁棒性、精确度以及效率等方面,均取得了较好的效果。

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。

基于SFM算法的山核桃生长发育三维模型研究

论文以山核桃树为研究对象,提出通过基于两张图像的快速SFM算法,建立树木的3D模型,并分析各个树龄段的山核桃树木模型,为模拟真实山核桃树的生长过程打下基础。它可以帮助研究者通过图形方式更有效地观察与解释山核桃生长中的结构与功能、生长发育等各种规律,增强对问题的洞察与见解能力,并加快模型验证工作。

小型水库大坝无人机巡检和行人定位方法

针对小型水库大坝缺少准确的坐标转换参数,无人机识别的行人目标难以精确三维定位的问题,提出无人机坐标系与坝体局部坐标系的转换方法。实际工程应用结果表明,坐标转换后生成的点云与激光扫描点云基本一致,对坝顶目标的非接触测量精度优于10cm。提出方法可以从任意角度和位置准确测量小目标行人在坝体结构上的位置,为小型水库大坝无人机常规巡检和建立电子围栏等提供高效且经济的方法。

基于无人机影像的露天矿工程量监测分析方法

提出了一种基于无人机影像序列的露天矿工程量(采剥量、堆放量等)计算方法.该方法利用旋翼无人机搭载低成本便携式数码摄像机获取露天矿山不同时间的视频帧或影像序列.基于运动恢复结构(Sf M)和多目立体视觉(PMVS)算法,自动生成矿山完整、致密的三维点云.研究设计了一种基于形态不变区的点云配准方法进行两期点云空间配准,并采用DTM三角网差值法计算矿山工程量.矿堆体积变化无人机监测实验结果表明,该方法重建点云模型的点间相对误差小于±1%,堆放体积变化监测精度接近92%,基本达到地面Li DAR扫描的堆放体积变化监测精度.

带标记线的心脏核磁共振图象分析综述

多年来,对心脏核磁共振(MR)图象的分析研究一直是医学图象领域的一个重要课题,上世纪80年代末期出现的标记技术引起了医学图象界的重视,因为标记线的引入改变了传统的心脏左心室的运动跟踪方式,所以也使得对带标记线的心脏核磁共振图象分析成为当前医学图象领域的一个研究热点.为了使人们对带标记线的心脏核磁共振图象分析技术的现状有一个概略了解,首先简要介绍了标记线的运动跟踪原理;接着,详细介绍了对带标记线的心脏MR图象的分割技术,其中包括左心室内外轮廓的分割和标记线的跟踪;而在左心室的形状恢复和运动重建方面,则详细介绍了几种主要的方法,包括可形变模型、随机模型、B样条模型、调和相方法和光流方法,由于应变分析可为临床提供直观的量化信息,为此也讨论了相关的理论方法和重要成果;最后指出了现存技术中的几个问题,这对进一步的研究工作是有益的.

基于图像三维重建的退役零件表面失效特征表征方法

退役零件的失效程度是判断其可再制造性的关键因素之一,为克服失效程度难以快速精确量化的问题,提出一种基于图像三维重建的退役零件失效特征表征方法。针对失效特征重建精度要求高的特点,在由运动恢复形状(Shape from motion,SFM)算法的基础上提出一种自标定全局SFM三维点云重建算法,利用光束平差法优化相机焦距、径向畸变参数,实现了相机自标定,增加了全局SFM算法的鲁棒性;以重建有效三维点数量占比、点云完整度和相机位姿准确度为评价指标,构建了重建精度评价模型,实现了图像三维重建精度的量化评价;提出了退役零件表面失效特征量化方法和实施流程,并定义了失效特征信息计算公式;最后,以电梯导靴为例,对其表面磨损失效特征进行了量化表征。试验结果表明,该方法可以有效地用于毫米级及以上的退役零件表面失效特征的快速量化表征。

小行星三维地形模型几何重建方法

小行星全球测绘对深空探测定点着陆具有重要意义.通过对绕飞段光学敏感器拍摄的序列图像进行几何立体重建方法的研究,可以实现探测器位姿信息未知情况下的三维地形建模.综合小行星表面特性、小行星运行特点与探测器飞行需求,首先通过全局的运动恢复结构完成小行星稀疏点云重建,再利用多视角场景重建对点云进行稠密化得到致密均匀的网格.然后采用隼鸟号探测器绕飞阶段实测影像,对小行星糸川(25143 Itokawa)的三维地形进行仿真重建,分辨率为0.36 m;并在光学实验室对3D打印的小行星比例模型进行模拟观测实验,得到重建分辨率为0.67 m.最后通过点云配准,进一步验证方法的有效性.结果表明,本方法稳定性较强,在分辨率要求在米级范围内的情况下,能够较好地针对小行星表面地形进行三维重建.

基于智能手机APP的非合作目标三维重建与交互

基于"软件定义卫星"的思想,设计并实现了一套利用天基观测序列对非合作目标进行三维重建的软件系统。考虑卫星与地面用户的交互性,该软件系统由2部分组成:星上云节点软件以及地面用户软件。在该软件系统中,普通用户可以通过地面用户软件,实时观测太空中非合作目标的三维结构,加强对太空的了解;对科研人员而言,对非合作目标的三维重建是对非合作目标进行抓取、捕获、提供在轨服务等进一步研究的基础。为了满足对非合作目标定轨、定姿的进一步需求,软件系统提供了三维重建中生成的匹配特征点的位置信息以及非合作目标与摄像机本体之间的向量信息。针对利用运动恢复结构(SFM)恢复三维结构存在的点云稀疏、可视化效果差的问题,采用SFM稀疏重建获得点云的基础上,进行泊松表面分布重建,获得致密、均匀的网格表面。由于缺乏空间非合作目标成像数据,采用地面仿真数据进行实验,结果表明,使用该方法可以完成对非合作目标的三维重建,重建效果好,并且三维重建中获得的匹配特征点数据可以对非合作目标的定姿、定轨提供数据支持。