基于快速聚合和预配准的三维人脸重建

为提高三维人脸重建的时间效率,提出一种基于快速聚合和预配准的三维重建方法。首先,使用两个普通摄像头构建双目立体视觉系统,通过标定双目摄像头获取相机参数和人脸图像对,并进行图像对校正、人脸特征点检测和前景提取。其次,根据人脸特征点计算合适的视差搜索范围,从而避免手动设置;在不影响精度的前提下,使用快速代价聚合方法提升聚合的时间效率;采用多角度孔洞填充方法对孔洞进行填充,从而得到较平滑的视差图。接着,利用基于人脸特征的点云配准从恢复的三维点云中提取标记的人脸特征点并进行配准,从而提高配准的精度和效率。最后,使用Possion重建方法进行人脸表面恢复。实验结果表明,改进后方法的平均时间效率提高了26.45%,时间效率高并且重建出的三维人脸轮廓真实、结构清晰。

一种基于无人机序列图像的地形地貌三维快速重建方法

提出了一种基于无人机序列图像的地形地貌三维重建方法,该方法采用Harris特征点和SIFT特征向量来提取图像特征,实现图像配准;采用准透视投影模型和因子化方法对未标定的图像序列进行自动标定;通过高效次优解三角化方法获取三维点云坐标;通过准稠密化扩散算法对三维点云进行稠密化;采用捆绑调整算法提高了空间三维点云的精度;采用Possion表面重建方法对三维点云进行了网格化处理。本文为无人机序列图像的应用提供了一个新的思路,拓展了无人机的应用空间。