景物三维立体图像真实性建模仿真研究

景物三维立体图像真实性建模,可以提高景物立体图像的逼真度。进行景物三维立体图像真实性建模时,容易产生图像的非线性畸变,需要利用通过组建摄像机线性成像模型,计算景物图像实际成像点坐标和坐标间的近似关系进行消除,但是传统方法通过对多幅景物图像来计算景物表层的法向量分布分析完成建模,但不能对图像的非线性畸变进行消除,降低了图像真实性建模的精度。提出基于立体视觉的景物三维立体图像真实性建模方法。通过获取摄像机的线性内外参数,组建摄像机线性成像模型,计算出景物图像实际成像点坐标,并依据景物图像成像点坐标间的近似关系,对景物图像进行校正去除畸变,以景物图像点特征相关系数为基础组建带权二分图,计算出景物图像深度,将景物图像纹理特征映射至三维空间坐标系中进行匹配,获得最终的景物三维立体图像建模图像。仿真结果表明,所提方法在一定程度上提高了景物三维立体图像的建模准确性和建模效率。

高层住宅场景可视化三维真实性建模仿真

对高层住宅场景进行可视化三维真实性建模,能够有效对住宅场景形态进行模拟重建。住宅场景的可视化重建,需要获取高层住宅场景三维匹配点云对,得到点云对应点对之间的拟合函数关系,完成场景真实性重建。传统方法先求取图像倾斜平面相应的空间平面,得到完整住宅体深度图,但忽略了获取高层住宅场景三维匹配点云对,导致真实性建模效果较差。提出基于BIM的高层住宅场景可视化三维真实性建模方法。对每帧高层住宅场景深度图进行取样和三维空间反投影,获取每帧高层住宅场景深度图相应的三维点集,利用基于投影映射法获取高层住宅场景三维匹配点对,得到点云对应点对之间的拟合函数关系,实现高层住宅场景深度图点云的配准,以获得的点云匹配的最优值为依据,完成高层住宅场景可视化三维真实性建模。实验结果表明,所提方法能够有效提升场景三维真实性重建精度,且效率较高。

基于水平集的扫描点云简化算法及在人体模型上的应用

简化是计算机图形学的一个重要课题.针对真实性建模技术在图形领域的迅速发展和三维扫描设备的广泛应用,提出一种基于水平集的扫描点简化算法,对高密度的扫描点模型作简化处理,并能解决扫描点模型中普遍存在的重影与空洞问题.该方法具有自动排序特点,并且使简化结果保留原扫描点模型按层划分的特性.通过指定不同的简化半径,该算法自动生成多分辨率的层次细节模型.实验结果显示,新方法在高简化精度下具有好的保形性,所得模型的误差优于角度简化结果.该方法对于高曲率细节显示的特殊需求可作自适应拓展.简化所得的点模型可通过多边形或曲线、曲面重建.三维人体模型重建工作是服装仿真、计算机动画等方面研究的基础性工作.经简化方法处理所得不同精度的人体模型能作为后续应用的基础.