基于SFM和CMVS/PMVS的建筑物点云重构方法研究

为从建筑物图像获取三维点云,对运动恢复结构(SFM)和多视角密集匹配(CMVS/PMVS)的三维点云重构进行研究,介绍了从Ladybug3全景相机采集到的图像进行建筑物的三维点云重构过程。首先利用尺度不变特征变换(SIFT)来提取和匹配图像上的特征点并计算多视图之间的几何关系,然后由SFM分析相机运动进而寻找三维点云结构,利用CMVS对图像进行聚簇;最后,采用基于面片模型的PMVS通过匹配、扩展、过滤三个阶段来完成密集匹配同时生成稠密三维点云。实验结果表明,算法能够有效地重构建筑物三维点云,对三维重建有一定的参考价值。

基于多视图三维重建方法在实验室系统中的应用研究

针对愈渐复杂的实验室系统,采用基于多视图的三维重建方法,实现对实验室系统中设备的结构重建。通过尺度不变特征变换(SIFT)匹配算法进行特征提取和匹配,并利用随机抽样一致性算法(RANSAC)和交叉过滤法降低误匹配率;通过多视图聚簇/基于面片的三维多视角立体视觉算法(CMVS/PMVS)获取稠密点云;利用PCL泊松曲面重构算法将稠密点云生成多边形网格,得到最终的重建图像。采用真实的实验室设备进行了验证和测试,实验结果表明,该方法可以有效快速地进行实验室设备的三维重建。

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。