基于轮廓线层间形态插值的三维地质隐式曲面重构

地质勘查剖面图上地质体轮廓线分布稀疏,难以满足复杂地质表面的三维形态重构建模。为此,提出了一种基于最大相似度匹配轮廓线层间形态插值的三维地质隐式曲面重建方法。该方法首先采用模糊匹配算法,生成相邻剖面地质体轮廓线顶点映射集;然后通过计算匹配点相似度获取相似系数,基于最大相似度匹配原则建立最佳轮廓线顶点映射;最后基于轮廓线对应顶点计算层间梯度插值作为形态约束,采用径向基隐式曲面重建方法实现地质体三维曲面重建。通过实例的地质体轮廓线三维隐式建模结果,验证了该方法不仅可以实现形状大小各异的层间轮廓线形态插值,同时能够有效克服隐式曲面重建中由于数据稀疏而引起的曲面过度光滑或不连续的现象,可以为基于隐函数的复杂地质表面重建提供基础。

高速列车车头表面三维重建算法

针对现有三维重建方法在高速列车车头三维表面重建中存在二义性的问题,提出了一种改进的泊松曲面重建算法来对高速列车车头进行表面三维重建.采用混合滤波器对点云数据进行预处理,采用改进的罚函数对泊松曲面重建算法进行最小化,通过改进阈值法消除等值面提取时的二义性,实现了对高速列车车头表面较为精确的重建.结果证明,该方法具有较高的重构精度与效率,对于高速列车车头的三维重建具有良好的适用性.

基于深度学习的单图像三维人体重建研究综述

对近年来基于深度学习的单图像三维人体重建的研究现状和发展趋势进行了总结.首先,从模型表示和计算方法两个方面梳理了当前主要的单图像三维人体重建算法.在模型表示上详细介绍了四种常见表示方式及它们之间的相互转化关系,包括深度图像与点云表示、参数化人体模型表示、体素及语义体素表示及隐式曲面函数表示.在计算方法上深入描述了基于上述四种表示方式所提出的算法,并分析了其优缺点;接着,介绍了单图像三维人体重建常用的公共数据集和客观评价指标;然后,在公共数据集上从客观指标和可视化两个角度对当前先进方法进行了评价和对比;最后,在实验结果的基础上总结了当前方法存在的问题和挑战,并展望了单图像三维人体重建未来潜在的研究方向.