基于宽孔径双频多波束声呐的水下地形3D重构

针对2D成像声呐数据的水下目标3D重构问题,提出了基于声呐视点球面目标成像原理的3D重构方法。首先,通过引入具有空间变化核的盲反卷积公式,解决了宽孔径声呐数据3D重构的先验不适定问新题;其次,通过关联声呐成像过程中的多个视点,准确恢复了宽孔径声呐数据的高度角信息,该方法适用于主流的商业ROV和AUV,可使用标准声呐传感器实现在线3D重构;最后,将该方法应用于丰满老坝库区采集的双频多波束2D声呐数据,结果表明,重构的3D水下地形与单点测深仪的测绘结果基本一致。

基于平行性约束的摄像机标定与3D重构

引入了梯形的一个仿射不变量,并利用这个不变量,建立了梯形的相似不变量与摄像机内参数之间的约束关系.基于这个约束关系,利用摄像机内参数的知识或梯形相似不变量的知识,可以线性确定摄像机的内参数、运动参数和梯形的相似不变量.由于梯形是由一对平行线段唯一确定的,平行线段在许多场景中经常出现,因而该方法有很广泛的适用性.实验结果表明了该算法的有效性.该工作提供了一个基于平行性约束的框架,以往的基于平行四边形、平行六面体的方法都可以纳入到这个框架中.

水泥基材料2D孔结构的可视化方法与3D重构技术综述

水泥基材料中三维(3D)连通的孔隙是外部介质侵入的主要途径之一,又是水泥基材料耐久性最重要的控制参数。通过水泥基材料3D连通孔结构的可视化研究,可以更清楚地展示孔结构与耐久性之间的关系。对目前水泥基材料二维(2D)孔结构可视化方法与3D重构技术进行了介绍。

一种利用平行结构光的3D重构算法

论文提出了一种简便的采用等间距平行结构光的3D重构算法。算法不需要对摄像机进行标定,只需求解参考平面的像到参考平面的单应矩阵和光平面的像到光平面的单应矩阵,利用所求得的单应矩阵便可以从空间物体在结构光照射下的图像求出物体的3D坐标。实验表明算法计算简单、行之有效。

一种基于图象序列的3D重构算法

提出一种基于图象序列的 3D重构算法。采用共轭梯度法迭代估计射影深度 ,通过矩阵分解方法实现射影重构。然后利用一个 4× 4非奇异矩阵 ,将射影重构变换为欧氏重构。

3D重构中的多项式约束模式

针对基于单幅图像的3D重构因其约束条件的严重匮乏,致使重构结果不确定的原因与机理进行了深入研究。以SFS重构方案为研究对象,提出将SFS问题规划为仅含二次约束的多项式系统,进而递次使用同伦分析法和精确线搜索技术,最后基于变量集构造一个SDP凸松弛。实验结果表明,这种重构方案不仅可以寻找所有全局解,优化迭代过程,加快收敛速度,而且可以避免产生不理想的局部解,彻底摆脱对初始假定的依赖,确保迭代过程收敛于一个全局极小值。借助多项式系统的完备解空间特性,大大提高了3D重构的精确度和唯一性,非常适用于非刚体表面重构。

分型插值法路面谱3D重构与分析技术探究

介绍路面3D分型插值重构法、路面统计学参数与分型维数计算技术要点,基于比利时路面、碎石路面、水泥路面和沥青路面的粗糙度检测基础数据,采用迭代算法,开展分型插值法路面谱3D重构与分析,结合不平度统计指标和分型维数,开展原始谱与重构谱比较评价,对车辆与道路耦合仿真检测工程和科研应用。

3D表面重构中的共平面约束及其解的空间分析

基于单图像的3D重构因其先天性约束不足和潜在的巨大价值成为计算机视觉领域的研究热点,被广泛应用于航空航天、机械制造、医疗、考古、地质、犯罪现场复原、建筑设计、城市规划等领域。针对图像中几何元素的共平面性可提供景深信息的特点,提出一种基于交叉曲线共平面性约束的3D重构方案,即对于不平行于投影方向的某一个平面,根据其所含曲线与另一平面中某曲线的交叉构型构造一个线性系统,当一组这样的交叉曲线位于拟求解表面时,可获得精确解。对于含噪系统,要求测得的交点远离平坦面,增加新的约束条件,定义表面的平坦度度量模型,使用SVD法获得极小化线性系统的代数误差的逼近解。由于利用正投影和透视投影的等价性,可将透视投影转化为正投影,从而将这两种投影下的3D重构规划一个框架中。实验表明,这种方法大大提高了3D重构的健壮性,对噪声的敏感性小,可适用于完全未标定结构光等真实场景。

基于3D图像重构的水分散粒剂在线混合分析方法研究

采用图像方法进行混药器在线混合效果分析具有不干扰流场、评价方便快捷的优点。基于所构建的用于农药水分散粒剂(WDG)在线混合效果评估的试验系统,采用模拟粒子进行了WDG应用于混药器的在线混合试验,借助高速相机、全反射三棱镜采集了水平及垂直视角下混药器检测区域中颗粒的流动分布情况。采用基于形态学校正的方法对所采集图像进行预处理,利用迭代式阈值法对其进行分割,提取各视角中粒子重心坐标及归一化转动惯量(I)参数;根据对应粒子横坐标一致性及帧间粒子运动非突变性,实现基于双视角图像的粒子匹配、三维重构及进一步的帧间粒子匹配,从而提出粒子空间分布均匀度计算方法,并实现粒子速度矢量提取。采用上述方法对4种用于模拟不同物理特性WDG的粒子进行在线混合试验,结果表明:在混药器水平放置条件下,沉降速度越小,混合均匀度越高,这是因为颗粒直径越小、密度与水更为接近的粒子不具有明显向下的速度矢量,更容易被流化,使得实际WDG分散溶解后不会出现药水分布不均匀的现象,从而在混药器实际应用时解决了WDG混合效果不佳的问题。

基于光场渲染的动态3D目标重构技术

提出了一种基于光场渲染的动态3D目标重构的方法.目前基于图像建模的方法对于复杂场景难以建模,而基于图像渲染的方法因数据量大不利于动态场景的实时渲染.因此采用了模型和图像相结合的方法,从多视点视频图像中重建动态3D模型,采用光场映射算法对重建的3D模型进行光场采样,然后对样本分解压缩.实验结果表明,在保证真实感的同时,减少了数据量,并可实现动态3D目标的重构.

基于人脸标准化的纹理和光照保持3D人脸重构

现有人脸纹理重建方法对于人脸的皱纹、胡须、瞳孔颜色等重建效果往往不够细致.为了解决此问题,文中提出基于人脸标准化的纹理和光照保持3D人脸重构.首先对 2D 人脸图像标准化,使用光照信息和对称纹理重构人脸自遮挡区域的纹理.然后依据 2D-3D点对应关系从标准化的 2D 人脸图像获取相应的3D人脸纹理,结合人脸形状重构和纹理信息,得到最终的 3D人脸重构结果.实验表明文中方法有效保留原始2D图像的纹理和光照信息,重构的人脸更自然,具有更丰富的人脸细节.

基于深度卷积网络的3D人脸重构算法

基于单张人脸图片的3D人脸模型重构,无论是在计算机图形领域还是可见光成像领域都是一个极具挑战性的研究方向,对于人脸识别、人脸成像、人脸动画等实际应用更是具有重要意义。针对目前算法复杂度较高、运算量较大且存在局部最优解和初始化不良等问题,本文提出了一种基于深度卷积神经网络的单张图片向3D人脸自动重构算法。该算法首先基于3D转换模型来提取2D人脸图像的密集信息,然后构建深度卷积神经网络架构、设计总体损失函数,直接学习2D人脸图像从像素到3D坐标的映射,从而实现了3D人脸模型的自动构建。算法对比与仿真实验表明,该算法在3D人脸重建上的归一化平均误差更低,且仅需一张2D人脸图像便可自动重构生成3D人脸模型。所生成的3D人脸模型鲁棒性好,重构准确,完整保留表情细节,并且对不同姿态的人脸也具有较好的重建效果,能够在三维空间中无死角自由呈现,将满足更多实际应用需求。

三维(3D)可视化技术在复杂骶骨肿瘤精准手术治疗中的价值初探

目的:探讨三维(3D)可视化技术在骶骨肿瘤精准手术治疗中的应用价值。方法:选取因"发现骶骨占位半月"收治入院的1例患者,遂行CT、MRI检查获得医学数字成像及通信(DICOM)原始数据,输入计算机进行重构3D立体模型。结果:3D重构模型不仅能清晰地显示骶骨肿瘤的大小,而且还能更好地反应肿瘤的解剖形态、血供与周围组织的毗邻关系,在其指导下肿瘤被完整切除,并尽可能保全周围正常器官与神经根,且整台手术时间大为减少,出血量降低。结论:3D可视化技术应用于骶骨肿瘤手术治疗,可提升骶骨肿瘤切除术的安全性,加快手术速度,提高手术的精确性,保护重要器官与神经,从而保存相应的生理功能,在脊柱外科精准手术治疗方面具有极大的应用前景。

书讯:斑马鱼英文专著Color Atlas of Zebrafish Histology and Cytology出版

2022年10月,林金杏、陈秋生、胡建华撰写的英文专著Color Atlas of Zebrafish Histology and Cytology由Springer Singapore出版(https://link.springer.com/book/10.1007/978-981-16-9852-1)。本书共分15章,包含700余幅原创性图片,总页码304页,首先展示斑马鱼全鱼横切和纵切的组织学全貌,然后详细系统地解读斑马鱼体内消化、呼吸、泌尿、生殖、免疫、内分泌、心血管、神经、感觉、表皮、肌肉和骨骼等组织器官的微细结构,并对斑马鱼主要器官进行3D重构,以直观展现其立体形态。

一种基于奇异值分解的分层重构算法

以仿射投影来逼近透视投影 ,采用共轭梯度法迭代估计射影深度 ,通过测量矩阵的奇异值分解实现射影重构 .在摄象机内参数已知的情况下 ,求解一个满足欧氏重构条件的 4× 4非奇异矩阵 ,由此矩阵将射影重构变换为欧氏重构 .

基于轮廓提取与深度筛选的双目三维重构技术

针对基于深度图融合三维重构方法获取的三维重构模型,易受到深度信息误差影响的情况,提出一种基于轮廓提取与深度筛选的双目立体视觉三维重构方法。采用标准棋盘校准双目三维重构系统,利用Canny算子对目标物体进行边界检测,综合采用形态学腐蚀与膨胀方法提取指定方向上的连续边界,用连续边界提取目标物体。在此基础上,对目标物体深度信息进行筛选、拟合插值以获取连续深度信息。结果表明,相对于常规三维重构算法,由本算法三维重构的目标物体表面完整度更高,且目标物体周围的背景环境噪声被去除。

空间目标的短时三维几何重构方法

通常空间自旋目标的3维(3D)重构都是通过对散射点轨迹进行矩阵分解的方法得到的,散射点轨迹是从雷达序列图提取并关联得到的。由于散射点提取与关联误差的存在,3D重构会出现精度下降,甚至失败的问题。另一方面,转台目标的散射点轨迹符合圆属性,这与几何投影理论认为散射点投影轨迹的椭圆属性相违背。为解决以上问题,该文提出了基于短时的空间目标3D重构算法。首先对提取的散射点轨迹进行2维圆属性拟合,使其轨迹光滑,更接近理论曲线。然后采用多视角的方法估计雷达视角(LOS),通过乘以雷达视角构成的系数,将圆属性轨迹曲线转变成椭圆属性轨迹曲线。通过对散射点椭圆属性轨迹进行矩阵分解的方法获得目标的3D结构。最后通过2个实验验证了该文所提算法的有效性。

三维欧氏重构的快速算法

提出一种分层三维欧氏重构算法。以仿射投影来逼近透视投影,采用线性迭代估计射影深度,通过测量矩阵的奇异值分解实现射影重构。然后利用场景中的平面与像平面的单应矩阵关于摄像机内参数的约束来实现摄象机的标定,最后求解一个满足欧氏重构条件的4×4非奇异矩阵,通过此矩阵将射影重构变换为欧氏重构。实验结果表明该算法是行之有效的。

科创中国·成果

数字3D重构首个完整人类原肠胚模型。中国科学院动物研究所、北京干细胞与再生医学研究院以及中国农业大学的研究人员,首次用数字3D重构了首个完整人类原肠胚模型。4月23日,相关研究成果发表在《细胞》杂志上。研究发现,通过人类原肠胚的3D重构,可以精确地看到每一种细胞在胚胎中的相对分布位置。研究将空间位置信息与细胞类群信息、基因表达信息相结合,可以更加精确地定义不同的细胞类型,并分析其与周围细胞的作用关系。

基于相机内参数已知的三维重构

对在多幅图像的条件下,相机内参数已知且不变,利用图像中的结构信息实现分层重构的方法进行了研究,分别做了模拟数据实验和实际图像实验,恢复了相机姿态和3D物体的形状,得到了令人满意的实验效果。