Oracle Spatial中基于电子地图的路径寻优预处理研究

电子地图不能直接用于路径寻优,从研究电子地图的绘制方式出发,首先基于路层创建一个虚拟点层,然后根据虚拟点层对路层中满足合并、分解条件的路段进行合并、分解,再对基于预处理路层和虚拟点层建立用于路径寻优的路网图,最后根据电子地图将用户输入的起点与终点映射到虚拟点层上,得到用于路径寻优的起点和终点。给出了Oracle空间数据库中分解路层,合并路层,建立路网图和映射起点与终点的具体算法,并通过仿真验证了它们的正确性。

快速处理大数据量三维激光扫描数据的技术研究

为解决由于利用三维激光扫描仪进行模型重建过程中数据量大而造成的在数据读取、数据处理及三维显示等方面速度低下、操作不流畅等问题,结合当前计算机软、硬件技术的现状,分析激光扫描数据本身的特点,提出基于内存映射文件技术、虚拟内存技术、多线程技术、数据库技术及用OpenGL快速显示三维模型的技术等解决手段,同时在WindowsXP操作系统上,利用Vc++6.0给予了具体的程序实现,以古建筑室内激光扫描数据作为试验数据,实践表明了文章提出的技术手段在现有的计算机条件下,较好地解决数据量大、数据处理和显示速度慢的问题。

复杂几何对象高精度数字化重建理论与方法

该研究的目标:研究多源、异构数据特征感知与融合的技术与方法,针对文化遗产的数字化复原需求,研究多源数据融合的文化遗产高精度重构方法,建立文化遗产的多尺度高精度表达模型,为文化遗产数字化存档、虚拟修复、个性化展示等提供科学依据。为此,我们提出了一种基于空间曲率特征和形状特征的高精度点云自动配准方法。在曲率特征点的计算基础上利用点云聚类传播和脊线提取技术,提取出信息量丰富的三维脊线,融合形变能量模型和最小二乘匹配方法,全面地描述空间曲线的形状特征,同时利用曲线间的空间关系和最佳转换参数筛选策略,完成高精度点云自动配准。通同时提出了一种基于兴趣边缘优化的壁画影像与激光扫描数据非刚性配准和高精度纹理映射方法。利用激光扫描数据的强度信息生成强度影像,以壁画彩色影像的兴趣边缘和强度影像的梯度场作为配准基元,在影像刚性配准基础上,对每条兴趣边缘进行优化配准,然后以优化后边缘的特征点为控制,构造影像之间的非刚性变换模型,完成壁画影像与激光扫描数据的配准。针对缺失的几何部件,该课题主要研究基于拉普拉斯算子的石质文物点云模型骨架线提取方法、不同尺度空间曲线相似度的分析方法来进行文物虚拟修复,提高交互式文物虚拟修复的可靠性。通过对敦煌莫高窟159号洞窟佛像的激光扫描数据(共22.4G,点云精度1 mm)和纹理数据的多次自动配准实验表明该课题在文化遗产高精度数字重建的效果显著。

基于反射阴影图的间接光照绘制改进算法

提出了基于反射阴影图的间接光照绘制改进算法。利用间接光照变化平滑的特点对低空间分辨率间接光照的计算结果进行插值得到高分辨率间接光照的结果。由于边界区域间接光照的变化是高频的,必须对边界和非边界区域分别计算。利用可视场景点的几何属性图,检测场景中几何对象的边界,将可视场景区域分为边界区域和非边界区域。边界区域的间接光照在高分辨率下直接计算,其它区域则由低分辨率的间接光照结果插值得来,最后使用自适应区域滤波方法对高分辨率间接光照的结果进行滤波得到最终间接光照结果。实验结果表明,相比于原始的基于反射阴影图的间接光照绘制算法,本算法显著提高了绘制效率,并通过设置插值分辨率阈值来增强算法的适应性。

基于灭点的单幅图像建模

针对人造物体场景的特点,用人机交互的方法标出物体的平行线和特征点,利用灭点计算出相机的内部参数,进一步计算出旋转矩阵。再根据物体的几何约束关系,得到平移向量和物体模型的空间信息。然后从图像中提取纹理,经过变换后,映射到模型上去,使之具有相片般的真实感,并能够进行实时漫游。

动态场景下一种鲁棒的立体视觉里程计算法

针对传统视觉里程计算法在动态场景下对相机位姿估计鲁棒性和精确性不高的问题,基于场景流及静态点相对空间距离不变原理,提出一种动态场景下鲁棒的立体视觉里程计算法。该算法首先利用相机初始位姿估计,计算相邻帧之间匹配点对的场景流,进而建立高斯混合模型,并对场景中动、静物体的特征点进行初步分离;然后利用静态点空间相对距离不变的原理和匹配虚拟地图点集的方法进一步分离动、静物体上的特征点;最后,生成由静态特征点对应地图点构成的局部地图,并考虑虚拟地图点集的匹配情况,最小化重投影误差,以得到精确的相机位姿估计。对TUM数据集以及实际场景进行实验,结果表明提出的算法在动态场景下能够鲁棒地估计出高精度的相机位姿。

动态场景下基于运动物体检测的立体视觉里程计

为了提升动态场景中视觉里程计的稳健性和精确度,提出一种基于运动物体检测的立体视觉里程计算法。首先,建立考虑相机位姿的场景流计算模型,用于表示物体的运动矢量。其次,提出构造虚拟地图点的方法,一方面结合场景流进行运动物体检测,另一方面使运动物体在图像中占比较大时仍有足够匹配点对用于位姿估计。最后,通过局部地图点及虚拟地图点与当前帧特征点的匹配结果,构建考虑虚拟点的非线性优化模型进行相机位姿估计,既保证静态地图点不与运动物体的特征点形成错误匹配,又避免因有效匹配点对过少而导致视觉里程计失效。数据集实验和实际场景在线实验结果表明,本文算法提升了视觉里程计在动态场景中的稳健性和精确度。