Context Capture在车辆三维建模中的应用

无人机倾斜摄影技术和Context Capture因具有自动化程度高、建模精度和效率高等特点而被广泛应用于三维建模中。本文使用无人机倾斜摄影技术和Context Capture分别对一辆SUV和一辆三厢轿车进行了三维建模,并对其进行了精度分析。结果表明,采用多条航线的无人机拍摄策略可以充分捕捉车辆各个侧面的细节信息。使用Context Capture构建的车辆三维模型细节清晰可辨,真实地反映了车辆外形。车辆特征点实测数据与航拍数据之间的最大相对误差为0.9%,确保了车辆三维建模的精度要求。

基于Surfacelet变换的3D Context模型视频去噪新方法

本文将3D Context模型应用于Surfacelet变换域,提出一种新的视频去噪方法.Surfacelet变换(ST)是一种新的3D变换,具有多方向分解、各向异性和低冗余度等性质.根据视频信号ST域内系数和噪声分布的特征,将2DContext模型拓展到3D,按照能量分布将ST系数分成多个子块,每个子块有独立的能量和阈值估计.实验结果表明,本文算法噪声抑制效果明显优于分层2D去噪声方法和其它现有的3D方法,去噪视频的PSNR值提高了约2dB.从视觉效果来看,本文算法在去除噪声的同时,能很好的保留视频图像细节,运动物体非常平滑,有效解决传统算法中存在的拖影、闪烁等问题,尤其适合于包含剧烈运动和丰富纹理图像的视频.

基于Context Capture的小型物件倾斜摄影3D建模的研究

本文以柴油机调速器为例,主要介绍了Context Capture软件在小型物件倾斜摄影建模中的应用,并结合其他图像处理软件,在前期进行图像处理,利用Meshmixer和Realitypaint在Context Capture建模后对模型进行后期优化处理,使模型更加形象逼真,得到更贴近实物的3D模型.

应用小波域三维Context模型的视频图像去噪

考虑视频图像序列的各帧之间具有较强的相关性,提出了一种基于三维小波变换和分块Context模型的视频去噪新方法(3DWTBCM)。3DWTBCM法基于视频图像三维小波分解域内系数和噪声分布的特征,利用小波系数具有局部相关性对其进行分块,将系数分解成各个局部区域。然后,将Context模型用于局部块中,按照能量分布将块内的小波系数分成多个子块。对各部分进行能量估计和多阈值估计,获得去噪最佳阈值,并有效地消除噪声。实验结果表明,3DWTBCM的噪声抑制效果明显优于各种2D去噪方法和其他常用的3D去噪声方法,PSNR平均提高0.5～1.2dB。而且从视觉效果来看,本文算法在去除噪声的同时,较好地保留了运动图像细节,运动物体显得比较平滑,不存在传统算法中的拖影、闪烁等现象。

基于倾斜摄影的建模研究与应用

采用无人机航拍的大场景建模可解决大场景中建模成本高、效率低等问题。文章以高校校园为试验区,通过倾斜航拍的方法获取校内大场景建筑及场地的图像,选取Context Capture处理航拍数据,分析建模中存在的问题。后续将会开展虚拟校园交互漫游,将校园标志性建筑模型打印出来,用以提高学生的课堂学习体验,实现多维利用的目的。

基于情境分类的3D打印交互信息模型构建

目的基于复杂情境中交互信息的属性与表征,为平台化编辑型软件设计提供一种复杂信息的分类与组织方法。方法从交互设计角度,运用文献研究、比较分析法以及案例推理法,对复杂情境中的交互信息进行属性与表征分析,比较不同角度中情境建模思路的差异性,并构建以交互设计角度为切入点的情境模型,最后通过笔者参与的设计实践进行实例验证。结果通过情境建模,可以看出复杂情境信息一般分为内容与流程两种属性,同时也存在属性的交叉,其中内容层面的非结构化信息为设计的重点。结论通过实例验证来看,基于复杂情境的交互信息模型可以将设计信息进行有效分类组织,为基于3D打印的平台化编辑型软件的设计与开发提供了一种辅助设计思路。

基于大疆无人机的Context Capture三维实景建模探讨

提出一种利用大疆消费级无人机采集影像,结合Context Capture建立三维实景模型的方案。探讨该方案在外业采集和内业处理时要注意的一些关键技术。通过实际工程项目验证了方案的可行性,为以后类似的工程项目提供借鉴和参考。

基于Context Capture的无人机倾斜摄影三维建模实践与分析

以西安市高新区父慈村为例,采用天璇Ⅱ号无人机搭载DSC-RX1RM2相机进行数据采集,利用Context Capture软件完成三维重建,并尝试用DP-modeler对三维模型进行精细化处理,得到了较好的模型效果。通过外业实测检查点对模型进行精度分析,其点位中误差为4. 1 cm,表明该方法可以满足实景三维建设的需要,为智慧城市的建设提供了有力的数据支撑。

基于DJI Phantom 4 Pro和Context Capture的煤矸石山实景三维建模

针对阳泉市南庄矿神峪沟煤矸石山综合治理项目,利用消费级DJI Phantom 4 Pro无人机获取倾斜影像,通过实景建模软件Context Capture进行数据处理,最终生成神峪沟煤矸石山实景3D模型。结果表明:基于DJI Phantom 4 Pro和Context Capture的三维建模,较传统地形测绘成本大大降低,极大地减少了人工投入;模型效果逼真,要素全面,具有一定的测量精度(地物点的平面精度达到了1∶500地形图的要求),可以满足煤矸石山绿化调查及其利用规划的要求。

基于无人机倾斜摄影测量的精细化建模及精度分析

近年来,摄影测量技术发展迅速,利用该技术大量生产的实景三维模型在各个领域被灵活应用,通过无人机倾斜摄影生产更精细的模型以便取代繁重的外业工作迫在眉睫。笔者介绍了无人机倾斜摄影测量技术及相关的关键技术,详细阐述了对采集影像数据的处理流程以及利用影像数据进行三维建模的技术流程。首先,采集外业数据,先根据实地踏勘布设像控点,并使用GPS-RTK技术获取像控点及检查点坐标,然后进行高重叠率的影像数据采集,在这个过程中,需要根据无人机传感器的特点,对兴趣点进行设计并规划无人机飞行的航线。其次,使用校检合格的影像数据建立三维可量测模型,并对模型出现变形和空洞的部分,尤其是水面变形部分利用软件自带的约束工具进行修复。最后,通过对测量实地点坐标和模型对应量测坐标进行对比,分析模型精度。结果表明,经过修复得到的实景三维模型精度可靠,平面和高程精度均符合要求。

基于三维上下文预测的遥感图象无损压缩

随着遥感技术的发展 ,其应用领域大大拓展 ,随之也带来了遥感数据的海量增长 ,这给存储、传输都带来极大困难 ,因此必须对遥感数据进行压缩 ,为了实现遥感数据的高效压缩 ,提出了一种基于三维上下文预测的无损压缩编码算法 ,该算法包括如下三部分 :首先 ,结合多波段遥感图象的特点 ,综合考虑其二维的空间相关性和谱间相关性 ,建立了三维预测模型 ;其次 ,在三维预测的基础上 ,进一步进行上下文预测 ;最后 ,引入二次预测的思想来去除图象的统计相关性 ,从而使残差图象的熵得到最大程度的降低 .实验结果表明 ,该算法大大优于最优 JPEG;而对 AVHRR图象 ,其预测效果也明显优于空间和谱间最佳线性预测方法 (SSOL P) .

倾斜摄影三维建模在矿山恢复调查中的应用

基于无人机倾斜摄影测量数据,利用Context Capture 4.2进行三维建模,可以多视角观察地形地貌,能动态分析调查区的地质灾害、地形地貌、土地资源、水资源等生态现状。探讨了建立无人机倾斜摄影三维模型的技术方法,并结合实际工程在矿山生产中的应用,提供了可靠模型数据,为后续生态矿山恢复调查提供了可参考和可行性的意见。

基于信息熵加权的三维模型特征融合算法

特征融合是提高三维模型检索有效性的一种重要手段,越来越受到广泛关注.为解决融合特征权重的自适应问题,提出了一种基于信息熵加权的三维模型多特征融合算法,以提升检索效果.算法的主要贡献有:1)为了精确地刻画形状分布直方图,针对传统形状分布算法提出了三次样条插值形状分布特征提取算法,同时由于形状分布算法本身缺少描述模型形状的层次分布信息,设计了简化的形状上下文特征提取算法;2)采用衡量不确定性的信息熵来自适应计算上述两个欲融合特征的权值,进而得到融合后的相似距离用于三维模型检索.在SHREC2014的综合模型库上实验,结果表明:所提特征融合算法的通用和加权的6种评价指标(PR/NN/FT/ST/E/DCG)优于采用单一特征的检索算法,且运行效率较高.

三维实景精细建模在露天矿综合治理中的应用

针对露天矿对三维实景模型的高精度、精细化真实还原等需求,采用飞马D2000多旋翼无人机搭载Sony a6000相机通过变高航飞获取多视角高分辨率影像数据,利用Context Capture软件进行空三加密生成三维实景模型,并利用检测点进行精度评定.研究结果表明:点位误差为4.33 cm,高程误差为5.75 cm,结合SketchUp个体景观建模构建赛道小镇三维精细实景模型,符合露天矿整体规划及建设的精度要求,不仅实现赛道小镇整体空间规划及决策分析,而且实现基于三维场景的地形图检核和土方计算.

大范围多源多尺度实景三维模型建设及应用研究——以重庆市实景三维模型建设为例

在分析实景三维建模技术特点的基础上,提出基于多源多尺度遥感数据的大范围实景三维模型构建方法,并以重庆市实景三维模型建设为例,验证该方法的可行性。同时,对大范围多源多尺度实景三维模型的应用方向进行了分析。

基于渲染图像角度结构特征的三维模型检索方法

为了充分利用三维模型的颜色、形状、纹理等特征,提出以三维模型渲染图像为数据集,利用渲染图像角度结构特征实现三维模型检索。首先,该方法以三维模型渲染图像为测试集,利用已有类别标记的自然图像作为训练集,通过骨架形状上下文特征对渲染图像进行分类,提取角度结构特征,建立特征库;然后,对输入的自然图像提取角度结构特征,与特征库中的角度结构特征进行相似度匹配计算,实现三维模型检索。实验结果表明,充分利用渲染图像的颜色、形状和空间信息是实现三维模型检索的有效方法。

基于深度集成及细节感知的细粒度三维模型分类

针对基于深度学习的三维模型分类方法应用于细粒度三维模型分类时效果较差的问题,提出一种端到端的细粒度三维模型分类框架,并构建基于深度集成及细节感知的细粒度三维模型分类网络.通过由深度集成学习构成的主干网络提取三维模型多视图下的整体形状特征;采用基于上下文细节感知模块的辅助网络捕捉各个视图下的局部细节特征;两者相互融合,实现端到端的弱监督细粒度三维模型分类.选用公开数据集FG3D中不同难度的子数据集Airplane,Chair和Car进行实验,获得了当前最好的细分类精度,分别达到了96.31%,85.44%和79.62%的分类准确率,表明该网络具有良好的细分类性能和普适性.

基于多特征融合的三维模型检索

特征的选择、表示和融合是基于多特征三维模型检索技术的关键,现有成果大多没有兼顾模型的整体和局部,且特征表示复杂度高.提出了一种基于多特征融合的三维模型检索方法,提取ORB特征描述模型局部信息,并在提取Canny边缘信息的基础上,进一步提取形状上下文特征描述全局信息,融合ORB特征和形状上下文特征得到一个新的特征表示三维模型,通过计算模型相似度得出最终检索结果.试验结果表明,本方法能有效提高检索性能.

针对无人机倾斜摄影数据的不同处理软件空三加密

以山西省右玉县杀虎口古长城为例,采用Trimble UX5 HP搭载Sony A7r相机完成数据采集,利用Context Capture软件和PhotoMesh软件进行三维重建,并利用Geomagics软件对三维模型进行精细处理,比较两种软件的空三精度,得出Context Capture软件的空三精度更高。同时利用外业实测检查点对模型进行精度计算,得到Context Capture软件的模型精度,其点位中误差为0.192 m,表明这种方法可以满足实景三维建立模型的要求,为智慧城市的建设提供了强有力的数据保障。

无人机倾斜摄影技术在智慧校园实景三维建模中的应用

针对智慧校园实景三维建模的问题,对无人机倾斜摄影技术、倾斜摄影建模技术进行研究,提出基于无人机倾斜摄影技术获取校园遥感影像,对比分析几款常见建模软件,选取Context Capture处理遥感影像进行三维建模,使用Dp Modeler优化模型。以武汉工程大学武昌校区为试验区,进行实景三维建模作为验证,取得了良好的建模效果。