三维模型重建中的凹多边形三角剖分

OpenGL作为通用的开放式三维图形标准,在三维模型重建方面有着广泛的应用。但由于它只提供绘制填充凸多边形图元的函数,因而难以处理很多具有凹多边形外形的三维实体。文中提出了一种对凹多边形进行递归三角剖分的分割算法,较好地解决了这个问题,并成功地用于基于OpenGL的建筑物三维重建。     

基于C型臂的有限角锥形束三维重建算法

本文提出了一种基于C型臂的有限角锥形束三维重建迭代算法,针对C型臂的几何结构给出了相应的FDK算法的表达,在迭代外推的过程中恰当地加入了非负、有界、投影数据质量守恒等先验知识以及相邻角度的投影数据保持一定的光滑性这一正则化准则。实验结果表明,这种新方法能较好地消除条状伪影,并能显著提高重建图像的对比度。     

基于CT成像的GBR术中两种植骨材料变化的比较分析

目的：利用CT扫描提供的图像信息与数据,运用Simplant软件分析系统,对GBR术中植入的天博骨粉（Bio—Osten）与Bio—Oss骨粉材料在引导骨生长过程中的体积变化进行定量比较分析,探讨天博骨粉的成骨状况。方法：选取15例前牙即刻种植同时实施GBR术的患者,随机分为两组,其中天博骨粉组（实验组）7例,Bio—Oss骨粉组（对照组）8例。在完成牙种植体植入的同时,植入天博骨粉或Bio-Oss骨粉,分别于术后1周、3个月、6个月进行种植区螺旋CT扫描,利用CT扫描提供的图像信息,运用Simplant软件分析系统,分别对即刻种植的GBR术后1周、3个月、6个月的天博骨粉、Bio—Oss骨粉的体积进行测量,计算其术后3个月、6个月时相对术后1周时骨粉的吸收率,并运用SPSS16．0统计软件包进行统计分析。结果：术后1周天博组、Bio—Oss组植入骨粉的平均体积分别为：101．10mm^3±14．76mm^3、121．69mm^3±38．35mm^3,两者无统计学意义（P〉0．05）;术后3个月天博组、Bio—Oss组吸收率分别为：41．51％±5．87％、49．30％±5．78％,差异有统计学意义（P〈0．05）;术后6个月,两者吸收率分别为：58．02％±5．67％、70．26％±10．64％,差异有统计学意义（P〈0．05）。结论：在CT影像上,天博骨粉与Bio—Oss骨粉有着相似的引导成骨性和可吸收性;相比较而言,天博骨粉的吸收速率慢于Bio—Oss骨粉,或者可能是Bio—Oss骨粉引导新骨生长速度快于天博骨粉。     

单张卫星影像的建筑自动化三维重建

针对基于卫星影像的三维建模在建筑产业、城市规划、文化遗产保护、工业制造等领域中的应用问题,提出了一种基于深度学习的解决方案,着重探讨如何通过高效、迅速的方式生成单张卫星影像中的建筑模型。运用深度卷积网络模型提取建筑足迹,同时,引入了改进的道格拉斯-普克算法对建筑足迹进行规则化,并通过推算建筑高程和屋顶样式识别填充,对建筑模型进行完善。最终,通过综合上述参数输出,成功实现了在单张卫星影像中对建筑进行高效批量重建。     

大尺度多视立体深度估计网络S-MVSNet

针对现有估计网络空间复杂度高、难以处理高分辨率影像的问题,提出了一种大尺度多视立体深度估计网络（scalable multi-view stereo network,S-MVSNet）。以R-MVSNet为基础,提出一种轻量级的多尺度特征提取网络MiniUNet来降低空间复杂度;结合多尺度循环神经网络（multi-scale recurrent neural network,MS-RNN）来提升正则化网络的感受野;设计半全局正则化（semi-global regularization,SGR）方法将3D正则化问题转化为两个方向上的2D序列正则化问题,以提升深度估计的精度。在DTU、ETH3D及Tanks and Temples数据集上进行测试,测试结果表明,S-MVSNet能在8 GB显存下处理2K影像,支持的最大输入分辨率是RMVSNet的2.25倍,平均精度较R-MVSNet提升11%。     

头颈部CTA对茎突解剖的应用研究

目的:运用头颈部CTA对茎突的解剖进行研究。资料与方法:随机选取我院200例进行头颈部CTA检查的受试者,年龄范围21~82岁,平均年龄(57.38±9.99)岁。根据受试者年龄进行分组,A组<60岁,B组≥60岁。将原始数据传入GE AW 4.5工作站进行容积再现(VR),多平面重组(MPR)等后处理,观察颞骨茎突的形态,并分型;测量茎突的长度、内倾角、前倾角及茎突尖端与颈内外动脉之间的最短距离。结果:197例受试者茎突平均长度约为26.79 mm,内倾角约为21.07°,前倾角约为25.03°,茎突尖端与颈内动脉最短距离均值约为6.26 mm,与颈外动脉最短距离均值约为4.15 mm;茎突尖端与颈外动脉最短距离为0的有44个,占总数的11.2%。双侧茎突长度、内倾角、茎突尖端与颈外动脉最短距离及右侧前倾角性别差异具有统计学意义(P<0.05);内倾角、茎突尖端与颈外动脉最短距离左右侧差异具有统计学意义(P<0.05)。茎突分为4型,各型的比例分别为:完整型(71.75%),发育不良型(22.75%),分节型(4.25%)及未发育型(1.25%)。结论:头颈部CTA不仅能显示茎突的形态、测量茎突的长度、内倾角及前倾角,更能清晰显示茎突与颈内外动脉之间的关系,测量茎突尖端与动脉之间的最短距离,对临床诊断及治疗茎突相关疾病有一定指导及参考意义。      

基于控制点约束影像的密集匹配及其在考古发掘中的应用

针对大场景考古挖掘现场的三维重建情况,选取半全局匹配策略作为研究基础,设计了一种基于附加控制点约束的半全局匹配算法进行序列影像密集匹配。将稀疏匹配中的特征提取和匹配技术用于提取初始特征,并由这些初始特征转化的同名特征点,生成视差空间影像中的视差控制点,以此作为一种可靠的约束,提高其密集匹配的精度。同时,采用影像分块的策略,将原始大核线影像分成若干对小核线影像,进行密集匹配,以达到提高计算效率,改善计算结果的目的。实验证明,该方法可实现大面积考古挖掘现场的快速三维重建,并且能够在进行文物形态三维重建的同时获取挖掘现场文物分布的正射影像平面图,为准确记录挖掘现场文物分布位置及考古发掘、调查及遗址保护规划编制等提供科学依据。     

基于三角网无缝拼接的三维重建

针对某东汉墓葬群,利用数字摄影测量中像点和三维点的对应关系,将三维空间的构网转化为二维平面的三角构网,并采用人工选取构网范围、人工点选种子点的办法,实现集合的求差计算,确定影像的构网范围,保证了局部三角网的无缝拼接,成功实现了对该墓室群的三维重建。同时还采用该方法对某花瓶模型进行了重建实验,达到较理想效果。     

基于轮廓约束的摄影测量法元青花瓶数字三维重建

利用数字摄影测量技术对一件馆藏元青花瓷瓶进行数字三维重建。利用物体在影像上的成像轮廓,结合物体的制造工艺,采用类似断面扫描的积分方法,利用在多张影像上精确提取的轮廓位置作为约束,用最小二乘迭代来求解物体上一系列横断面的三维尺寸。选取每幅影像的最佳区域进行纹理重组织,并自动消除影像之间的接边差异。重建结果表明,该方法几何精度高,纹理真实,自动化程度较高。     

多源影像融合的建筑物三维模型无遮挡纹理自动贴图方法

介绍了倾斜摄影测量在数字城市建设中的应用,针对当前基于倾斜摄影测量的城市三维重建过程中纹理贴图存在遮挡问题,详细探究了纹理遮挡几何原理,并提出联合固定翼飞机高空倾斜摄影及无人机低空倾斜影像,设计了建筑物三维模型无遮挡影像优选算法,实现了高精度无遮挡纹理自动贴图,并通过试验进行了验证。