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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(3)
针对倾斜影像大场景三维重建过程中数据量大导致的三角网格优化效率低的问题,提出了一种平衡网格优化精度与优化效率的网格自适应快速优化方法。根据影像灰度信息计算沿着三角面法向量方向顶点梯度的初始值,根据每一个三角形的不同计算结果将三角形标记为活跃三角形与怠惰三角形,通过对网格中活跃三角形优化及放弃怠惰三角形优化的策略,在获得网格顶点最佳位置的同时自适应地实现优化效率的快速提升。标准三维重建影像数据集及真实无人机倾斜影像三维重建网格优化的实验结果表明了此方法的有效性。网格模型优化时间及精度对比的结果表明,该方法在优化三角网格的同时,较大幅度地提高了网格优化的计算效率,从而快速获得三维重建模型。 相似文献
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本文探究单镜头多旋翼消费型无人机进行城区局部区域三维重建的方法。首先,介绍影像匹配、区域网联合平差以及多视密集匹配等倾斜无人机数据三维重建中的关键技术;然后,利用地面飞行控制系统与倾斜无人机结合采集多视影像数据,结合少量的人工干预,采用Context Capture软件快速构建建筑物三维模型;最后,对构建的三维模型进行精度分析,结果满足精度要求,提高了三维建模的效率,为城镇局部重点区域三维重建提供新的思路。 相似文献
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提出一种能够在强约束条件下快速进行相机标定的方法。通过相机间6个相互独立的约束,充分利用系统的几何条件,确定相邻立体相机的固有关系;再以共线方程为基础推导强约束条件下的平差模型,并应用于自检校光束法平差,从而实现多相机系统的快速标定;最后利用改进的PMVS三维重建方法开展标定后系统的人体三维重建。实验表明,通过加入强约束条件,增加平差的多余观测数,提高了标定精度和鲁棒性,对三维重建的精度亦有较大提高,并且该方法可推广到多个相机组成的多相机立体量测系统的标定中。 相似文献
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灾害现场的地形地物高效三维重建是快速获取灾情信息的关键技术之一,也是正射影像纠正的先决条件。无人机等低空轻型遥感系统能快速获取高分辨率和高重叠度影像,因此在灾害应急响应中被广泛关注。利用大范围低空影像进行灾害现场快速三维重建依赖于高效的密集匹配方法。文中提出一种基于MPI(Message Passing Interface)的高效半全局约束密集匹配方法,既克服传统的影像匹配方法难以充分利用影像重叠度高的困难,也能在短时间内快速处理大量影像获取灾害现场的三维信息,适应面向灾害应急响应的效率要求。 相似文献
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快速、准确的大场景影像三维重建技术可为灾害应急响应和灾情评估提供重要的决策依据。本文针对运动恢复结构(SfM)算法效率低的问题,提出了一种顾及影像拓扑关联关系的拓扑-运动恢复结构(TSfM)算法。TSfM算法利用低空无人机(UAV)自身的飞控记录构建影像拓扑关联关系,缩小了特征匹配时的影像搜索范围,与传统SfM算法相比,影像匹配的时间复杂度由O(n2)降低为O(n)。实验结果表明,TSfM算法实现了基于无人机影像序列的灾场快速三维重建,重建模型的相对精度与SfM算法的重建精度一致。将该方法用于四川芦山地震UAV影像三维重建,可检测出地震滑坡体及其形态信息。 相似文献
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提出了一种单视影像下的人脸快速三维重建方案,能够对非可控条件下获取的单幅人脸图像进行有效、快速的三维重建。在三维人脸重建阶段,提出了一种特征动态选择策略,针对待重建人脸图像动态选择合适的2D-3D特征变换子空间,在保证执行效率的同时能显著提高三维人脸模型的重建精度。实验证明,本方法不仅简洁高效,而且对人脸姿态和光照变化具较好的鲁棒性,在WHU-3DFaceData数据库上取得了理想的重建效果。 相似文献