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11.
针对经典的二次误差度量边塌陷网简化算法存在的模型边缘缺损、三角面形状和拓扑异常等问题,该文在此基础上改进算法,提出一种基于结构信息约束的网简化方法.算法考虑三角面的形状和法向在边塌陷前后的变化,将这些结构变化信息量化与二次误差度量组成复合塌陷代价值;同时给出一种三角面间压覆检测方法,将检测结果作为边塌陷决定条件之一,以此来保护三角面的形状和三角网的流形拓扑结构;此外,通过重新定义边界点的二次误差矩阵,自适应地提升边界点所在边的塌陷阈值,从而实现在简化过程中对模型边缘的保护.实验结果表明,该文方法得到的简化三角网边缘完整,算法鲁棒地维护最佳三角面形状和流形拓扑结构,有效地改善了重建三维模型的效果. 相似文献
12.
针对传统建模方式在古城复原过程中存在偏离历史原貌以及建模工作繁杂冗余等问题,为最大程度上复原古城历史原貌,该文基于多种来源数据的协同处理,对古城三维信息进行有效的挖掘、整理和数字化,分析古城建筑特征,从古城建筑群中抽象出建筑局部构件,采用CityEngine规则建模的方式,构建出古城构件规则模型库,通过对模型库中各构件的调用与拼接,实现大场景下的批量三维建模工作.该文以赣州古宋城为例,运用此方法完成了古宋城的三维数字化重建,实验表明,该方法在真实还原大场景三维模型工作中具有显著优势. 相似文献
13.
针对现在基于图像的三维重建面临的图像数据尺度不一和影像分辨率增高特征点增加两个问题,本文提出了基于SIFT的尺度均衡和均匀限制特征点数量的改进策略,通过采用给定特征点数量的方法来控制影像提取特征点的数量.同时根据高斯尺度增大与提取特征点数量成反比的特性,通过构建尺度与特征点数量的比例系数和给定特征点数量就可以获得影像的不同高斯尺度上提取的特征点数量.通过对影像进行格网划分,将提取特征点数量分配到每个格网.通过控制格网提取特征点数量的控制,可以在控制特征点提取数量的同时,获得更为均匀的特征点分布.实验证明,本文改进算法与SIFT算法相比,尺度分布更加均匀,空间分布的比例系数有30%左右的提升,提取特征点匹配的正确率有5%的提升,因此,本文改进算法在基于图像的三维重建中有一定程度的应用价值. 相似文献
14.
针对增量式SFM算法过渡依赖初始图像的选择,重建时误差累积导致场景漂移且计算效率低的问题,设计了一种改进的加速KAZE特征提取的全局式SFM三维重建算法.首先通过增强特征接受阈值并构造非线性尺度空间来提取图像的特征,使用改进局部差分二进制MLDB描述符对特征进行描述;然后利用全局式SFM算法对整个场景的相机位姿进行估计,从而减小误差并减少光束法平差BA的使用次数,降低了算法的复杂度,大大提高计算效率;最后利用基于面元的多视立体匹配PMVS算法得到稠密重建结果.实验结果表明,同等条件下该方法能够得到更多的有效点对,计算效率约为增量式SFM算法的2倍,且特征匹配准确率提高5%,稠密重建的点云精度高,信息丰富且纹理清晰,是一种有效的三维重建方法. 相似文献
15.
针对现有各类同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)方法的效率与精度问题,本文提出了一种适用于大尺度场景且鲁棒高效的SLAM方法.该方法使用直接优化与特征匹配融合定位算法提高SLAM过程的鲁棒性,采用图优化算法融合多源数据,并结合高效率联合稀疏优化方法,扩大SLAM系统处理的场景规模.此外,通过采用回环检测策略,有效抑制了重建过程中场景漂移现象的出现.通过对3个大尺度场景进行同步定位与地图构建实验,验证了本方法的有效性.相较于既有SLAM方法,该方法的三维重建效率获得了成倍提升. 相似文献
16.
针对车载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云数据的不完整性问题,提出一种车载LiDAR点云数据分割以及基于分割后点云数据的半自动化建模方法。首先对点云数据进行标准格式转换及稀化;然后以不同地物的属性和几何特征为分割条件,分别建立道路、建筑物、树和路灯等附属设施的三维模型,并利用车载以及航空图像的纹理信息辅助建筑物的立面和顶面三维建模;最后以真实街景为实验区,基于拓普康IP-S2车载LiDAR点云数据,完成该街景的分割与建模。实验结果表明,该文提出的点云数据分割与街景地物重建方法比较简单,可实现道路和建筑物的半自动化分割;利用成熟的建模软件和方法,实现了建模的完整性和较强的可靠性。 相似文献
17.
18.
大场景的三维重建一直是计算机视觉、摄影测量领域研究的重要专题。近年来随着倾斜摄影技术的发展,使得对城市、地形的全自动三维重建成为可能。由Furukawa提出的PMVS算法在多视重建中表现出优越的性能,但其具有高度的时间复杂度和空间复杂度,无法适应海量数据的三维重建。针对这一问题,提出了一种分块立体重建的PMVS算法。该算法通过对稀疏重建结果进行聚类分析,分块使用PMVS算法进行稠密重建,最终将各个重建结果进行简化合并,完成对大场景的三维重建,解决了PMVS算法无法适应海量数据重建的局限性。实验结果验证了改进策略的有效性和实用性。 相似文献
19.
本文是机器视觉参量下的三维数字摄影测量智能构像基础工作之一:成像系统位置姿态自动跟踪与精密修正,属于摄影测量与机器视觉、数字图像处理等学科交叉的摄像测量领域。针对基于目标3D模型的位姿跟踪问题开展研究,对相关研究的现状进行梳理,并提出系列位姿跟踪与模型修正方法。在完全已知目标3D精确模型的情况下,对于包含丰富直线特征的特殊目标,提出基于直线模型的目标位姿跟踪方法,实现了目标位姿参数的精确跟踪;为处理更为一般目标,利用目标的3D边缘模型,提出法向距离迭代加权最小二乘位姿估计方法及距离图迭代最小二乘位姿跟踪方法。当目标3D直线模型参数不准确时,结合光束法平差思想,提出一种针对序列图像的基于3D直线模型同时位姿跟踪与模型修正方法,联合优化求解目标位姿参数及3D直线模型参数,在模拟空间卫星目标位姿测量的仿真试验中,模型直线朝向、位置误差及目标位姿平均角度、平均位置误差分别为0.3°、3.5 mm及0.12°、20.1 mm。针对包含丰富直线特征的目标,在其3D直线模型完全未知的情况下,提出基于序列图像直线对应的目标结构重建与位姿跟踪方法,利用序列图像信息,在SFM框架下同时优化求解目标直线模型参数及位姿参数,仿真试验条件下,重建模型直线朝向、位置误差及位姿参数平均角度、平均位置误差分别约为0.4°、7.5 mm及0.16°、23.5 mm。 相似文献
20.