单图三维重构方法
三维重建综述
三维重建综述
三维重建是利用二维图像重构出三维模型的一种技术,也称三维照相术,是运
动机器人、虚拟现实等技术的重要基础。
三维重建开发技术可以利用机器视觉技术、激光扫描技术以及计算机处理技术之间的结合来计算出单一或多个图像绘制出三维空间中对象的图形,如图像等。
机器视觉技术在三维重建中的应用非常普遍,其主要原理是基于摄像机实时拍
摄到的图像和知识信息之间的结合,根据图像的特征与物体形状之间的关系来构建三维空间模型。
激光扫描技术是三维重建中应用得比较广泛的技术之一,原理是通过精确测量
激光点来重建物体的三维模型,它的优势是能更准确的模拟出物体的实际形状,而且扫描比较快,效率高。
计算机处理技术是三维重建中的重要组成部分,一般是利用数字图像编辑技术
来构建三维模型,以软件运算和处理技术模拟出三维模型,再把这些数据通过算法来彻底处理和改善。
未来,随着技术发展,三维重建技术会朝着更为精准,更为高效的方向发展,
其在工业生产、虚拟现实、机器人研究以及医疗应用等方面的应用也会更加广泛,可以给人类带来更多的便利。
三维CAD模型重构方法、过程及实例
特征的定义及表达
几何特征是几何造型的关键,他们对控制几何形体的形状 有极为重要作用,同时几何特征之间还具有确定的几何约束 关系。
因此,在产品模型的重构过程中,一个重要的目标就是 还原这些特征以及他们之间的约束,得到一个优化的CAD模型, 使孤立的曲面片转化成一个整体的几何模型。
三维CAD模型重构方法、 过程和实例
输出匹配的 文件格式
自动将点云 数据转换为
多边形
Geomagic Studio
主要功能
快速减少 多边形数目
(Decimate)
曲面分析 (公差分析等)
把多边形 转换为曲面
三维CAD模型重构方法、 过程和实例
Geomagic Studio软件工作流程如下图所示:
这和多数工业产品的设计意图相符合。可有效解决产品 的装配对齐、造型的对称等问题,进而减小误差,提高产品 质量。
三维CAD模型重构方法、 过程和实例
约束的定义、分类及表达
逆向工程中的曲面重构不是对数据的简单拟合,而是 要满足几何约束下的重构。
三维CAD模型重构方法、 过程和实例
Imageware 软件
• 应用曲线拟合造型的典型商用软件 • 广泛应用于汽车、航天、消费家电、模具、计算机零部
件等设计与制造领域。 • 软件包括以下几个模块:基础模块、点处理模块、曲线、
曲面模块、多边形造型模块、检验模块和评估模块。
三维CAD模型重构方法、 过程和实例
曲
面
模
模
型
型
评
重
价
建
实 体 模 型
下 游 应 用
三维CAD模型重构方法、 过程和实例
➢ 应用这种三边域曲面重构方法的典型商用软件是 Geomagic Studio软件。该软件可轻易地从扫描所得的 点云数据创建出完美的多边形模型和网格,并可自动 转换为 NURBS 曲面。
三维重构
三维重构三维重构(一)(2007-08-29 11:00:26)标签:知识/探索(一)空间的三维重构问题按照不同的实际情况来看算法的种类非常多,但核心的思想还是利用三角形来覆盖待重构区域的表面。
传统的算法将“覆盖”的思想体现的并不是非常形象,通常只是将待重构区域利用各种方法撒一些点,然后利用三角形来连接这些节点。
如:假如已知某物体的空间的三个剖面,那么如何重建这个物体呢?第一步:将每个剖面的轮廓线提取出来。
第二步:从每条轮廓线中取出拐点和端点。
第三步:利用这些点和三角形来实现物体的重构。
下面是例图:这个物体由四层剖面中共6条线段得来,可以看到重构过程用下面的一小段程序便可以控制实现。
function f = AreaRecov(mLayer1,mLayer2)% 此函数采用最短对角线方法重构图像% 输入:% mLayer1 第一层的点坐标集 n*3% mLayer2 第二层的点坐标集 m*3% 输出:% f 输出的三角形顶点集 max(n,m)*3*3 max(n,m)*三个顶点*三维坐标% 注: 原对角线的重构方法只适用于两层点数相同的情况,% 现在的算法对原算法进行了一些改动。
[Len1,vTemp2,vTemp3] = size(mLayer1) ;[Len2,vTemp2,vTemp3] = size(mLayer2) ;mMaxNum = max([Len1,Len2]) ;f = zeros(mMaxNum,3,3) ;if mMaxNum == Len1vLayer1 = mLayer1 ;vLayer2 = mLayer2 ;elsevLayer1 = mLayer2 ;vLayer2 = mLayer1 ;Len2 = Len1 ; % 用Len2存储小长度endfor counter = 1:mMaxNum-1f(counter,1,:) = vLayer1(counter,:) ;[f(counter,2,:),mIndexTemp] = NearPoint(vLayer1(counter,:),vLayer2) ;% 寻找三角形的第三个顶点if mIndexTemp<=Len2-1 %如果点少的一层还有剩余点vTemp2 = DistanJudg( vLayer1(counter,1:2),vLayer1(counter+1,1:2),...vLayer2(mIndexTemp,1:2),vLayer2(mIndexTemp+1,1:2) ) ;f(counter,3,:) = vLayer2(mIndexTemp+1,:) ;if vTemp2 == -1f(counter,3,:) = vLayer1(counter+1,:) ;endelse% 如果点少的一层没有剩余点,则直接取临点作为第三个顶点f(counter,3,:) = vLayer1(counter+1,:) ;endend对于这个简单的例子来说实现的很完美,但实际中的问题有如下几点:1,寻找物体表层的点时会有很复杂的判断问题,即选择哪几个点作为小三角形的定点来连接。
切片式三维重构的原理
切片式三维重构的原理三维重构是计算机视觉、图像处理和计算机图形学领域中的一个重要研究方向。
它涉及到从一系列二维图像或点云数据中重建出三维场景的几何结构和纹理信息。
其中,切片式三维重构是一种常见的方法,其原理基于对三维场景的不同切片进行分析和重建。
切片式三维重构的核心思想是将三维场景从不同视角拍摄得到的二维图像或点云数据,按照一定顺序进行切片,然后分析每个切片并根据其特征进行三维重建。
具体而言,切片式三维重构包括以下几个步骤:第一步,图像获取和预处理。
通过摄像机或激光扫描器等设备获取一系列二维图像或点云数据,并对其进行去噪、纠偏等预处理工作,以提高后续重建的准确性和稳定性。
第二步,相机标定和对齐。
对于二维图像,需要进行相机标定以确定其内外参数,然后对齐各个视角的图像,使其在同一个坐标系统下进行重建。
对于点云数据,需要进行点云对齐,以确保各个切片对应的点云在同一坐标系统下进行处理。
第三步,切片选择和分析。
在这个步骤中,根据需求选择适当数量和精度的切片,并对每个切片进行分析和处理。
具体分析方法包括特征提取、图像配准、点云配准等。
通过分析每个切片的特征和关系,可以得到场景的几何结构和纹理信息。
第四步,三维重建和表面重构。
根据切片的分析结果,可以进行三维重建和表面重构工作。
其中,三维重建可以根据切片中的特征点或处理后的点云数据,通过三角剖分、体素填充等方法,生成三维场景的几何结构。
表面重构则可以通过融合切片的纹理信息,生成真实场景的表面模型。
第五步,优化和修正。
在得到初步的三维重建结果后,可以进行优化和修正工作,以提高重建的精度和完整性。
优化方法包括图像拼接、点云融合、去除误差等。
对于表面模型,还可以进行网格重构、去噪等操作,以获得最终的三维重建结果。
切片式三维重构的原理非常灵活,适用于各种不同场景的三维重建需求。
它可以克服单一视角无法获取完整信息的局限性,有效提高重建的准确性和稳定性。
同时,切片式三维重构还可以通过调整切片的数量和精度,灵活平衡重建的效率和精度。
TEM三维重构技术ppt课件
实例2:表征材料显微组织之间的相对位置
在纳米管中填充金属颗粒相对改 善纳米管的性能有明显的作用。但 金属颗粒是否被真正填充到纳米管 中,还是附着在纳米管的表面,从 TEM 的形貌观察中无法确认。利用 三维重构,可以从不同角度观察金 属颗粒的位置,确定是否真正完成 了在纳米管中的填充。
通过合成的录像( movie) 可以明 显的判定金属颗粒包裹在碳纳米管 内部。
样品为具有孔道结构、直径约 为150 nm 的二氧化硅球,经三 维重构后Amira 软件模拟出二氧 化硅球内部的孔道信息,如图7e, 二氧化硅球是空心的,孔道分布 呈现发散状,但不规则
TEM 模式下分别倾转( a) - 62°,( b) 0°,( c) +60°Xplore 软件采集的二维图像6 ;d: 重构得到的三维模型; e: 二氧化硅球内部孔道示意图Bar = 100 nm
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TEM 三维重构的基本原理示意图
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TEM 三维重构操作步骤
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在纳米材料领域应用实例
实例1:表征材料的立体空间形貌- 纳米球包裹纳米纤维
当合成纳米球并包裹纳米纤维 时,无法从TEM 的二维图片直观 地判断纳米纤维是否均匀的分布 在纳米球上,利用三维重构可以 从立体空间形貌上判断合成后材 料的均匀程度;
任何实空间的三维物体沿电子束方向投影的傅立叶变换是该物体所对应的傅立叶空间中通过中心且垂直于投影方向的一个截面换言之只要收集样品在不同方向的投影或同一样品在不同角度的投影对每张投影图进行傅立叶变换按照投影方向填充到三维傅里叶空间对应的切面再进行反傅立叶变换就可得到实空间的三维结构
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由单幅图像重构三轴试样三维变形
由单 幅 图像 重 构三 轴试 样 三维 变形
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由单 幅 图像 重 构 三 轴 试 样 三 维 变 形
刘 永禄 ,陈 志 军 苏 轼 鹏 邵 龙 潭 , ,
(1 .海 大连舰艇学 院 事海洋系 , 辽宁 大连 16 1 ; .大连市气象局 , 10 8 2 辽宁 大连
1Hale Waihona Puke 1 ) 0 8 1a n w D e o tuci n me h d b s d o i g e i g — in — tu t r t d i o o e Be a e t e p i t e 3 r c nsr to t o a e n sn l ma e sg s sr c u e meho spr p s d. c us h o n s
Absr c : mi tp o lmso he t r e di nso a a u e n n s i s mp e r— x a eo main t s, t a t Ai ng a r b e ft h e — me in lme s r me ti ol a l stia ild f r to e t
Blender中的模型修复和重构教程
Blender中的模型修复和重构教程Blender是一款强大的三维建模软件,广泛用于游戏开发、动画制作和设计等领域。
然而,在使用Blender进行建模时,我们经常会遇到一些模型不完整或破损的情况。
本教程将向大家介绍一些在Blender中修复和重构模型的技巧和方法。
1. 寻找模型问题在进行模型修复之前,我们首先需要找出模型存在的问题。
常见的问题包括缺失的面、裂缝、非封闭的边和顶点错误等。
在Blender中,我们可以使用编辑模式下的选择工具来检查模型细节,并使用渲染模式下的快速预览来查看模型的完整性。
2. 移除不需要的几何体修复模型的第一步是移除不需要的几何体。
这些几何体可能是重叠的、重复的或者与整体模型不相连的。
使用Blender的选择工具,选中这些几何体并按下Delete键将其删除。
3. 修复缺失的面缺失的面是一个常见的问题,它会导致模型出现空洞或不真实的外观。
在Blender中,我们可以使用填充工具来修复这些面。
在编辑模式下,选中缺失的边并按下F键,Blender会自动创建一个新的面。
4. 修复裂缝裂缝是模型中常见的问题,它会导致模型的表面不平滑或者无法完全封闭。
在Blender中,我们可以使用修补工具来修复这些裂缝。
在编辑模式下,选中裂缝周围的边并按下Ctrl + E,在弹出的菜单中选择“桥接边”或“连接边”选项,Blender会自动填补裂缝。
5. 修复非封闭的边非封闭的边会导致模型无法完全封闭,使其无法进行后续的操作或者导出。
在Blender中,我们可以使用合并工具来修复这些非封闭的边。
在编辑模式下,选中非封闭的边并按下Ctrl + M,在弹出的菜单中选择“合并边”选项,Blender会自动将这些非封闭的边合并起来。
6. 修复顶点错误顶点错误是模型中另一个常见的问题,它会导致模型的形状不正确或者无法进行平滑处理。
在Blender中,我们可以使用顶点合并工具来修复这些顶点错误。
在编辑模式下,选中需要合并的顶点并按下Alt + M,在弹出的菜单中选择合适的选项,Blender会自动将这些顶点合并起来。
三维重建过程ppt课件
稠密点云的网格化
通过上面的步骤可以得到基于图像的三维点云,但要对空间物体的 表面信息进行重构,需要对三维点云进行三角剖分。
三角剖分的方法:
(1)平面投影法方法
采用投影映射的方法,将三维点云投影到二维平面上,接着对投影后的 二维点进行三角剖分,然后将二维剖分关系传递给三维点云的三角剖分。。
(2)直接剖分法方法 三角剖分所给点集R,保留原始点云的拓扑结构,实际上是
特征点匹配方法:
(1)NCC特征匹配
归一化互相关(normalizes cross correlation)方法的优点是它可以抵抗 全局的亮度变化和对比度变化,并且速度快。
缺点是:(a)不抗图像缩放。(b)不抗大的视角的变化。(c)当初始匹配点的 错误匹配率高于 40%的时候以上两种方法失效。
(2)SIFT特征匹配
相机标定
相机标定就是求出相机的内部参数,最终得到内参数矩阵K。
相机标定的方法:
(1)Tsai的两步标定方法
其主要思想是首先利用透视变换原理线性求解出一些相机参数,接着把 求得的这些参数作为非线性优化算法的初始值,只考虑相机的径向畸变,通 过优化算法求解其余参数,从而相对于线性标定方法提高了标定的精度。
主要思想是用特征点的 16×16 的邻域计算该邻域的每个点的梯度。然 后将 16×16 的区域划分为 4×4 的小区域,每个小区域的点向 8 个方向投影。 这样总共可以得到 4×4×8=128 维的特征向量描述符。特征点的匹配首先需 要将特征点旋转到它的主方向上,然后计算匹配点的 128 维特征描述符的欧 式距离。距离最小的匹配点为正确匹配点。
椒盐噪声过滤算法:GA-BP神经网络噪声检测的自适应滤波算法。 遗传算法:Genetic Algorithm GA 反向传播神经网络:Back BP BP
三维重构技术
紧接着,主讲人对三维重构技术的基本应用进行了简要的阐述,主要有TEMBF三维重构、弱束暗场技术、高角度散射暗场电子透射显微法(HAADF一STEM)。经过发展其又表现出了新的特征,如四维重构、原子分辨率的三维重构、硬件的革新与突破,重构尺度的复合与手段多样化。并由此产生了新的三维重构技术,如聚焦离子束三维重构技术、电子衍射三维重构技术等。
首先,主讲人冯老师对生活中的三维形态问题和三维重构技术的背景意义,进行了简单的介绍,并指出获取三维形象的三要素,即分析仪器、计算机采集二维信息和计算机辅助,只有满足这三个要素,才能实现三维重构的功能。对于三维重构技术,主讲人向在场的同学解释道,这是人们的习惯称呼,其全称为三维电子断层扫描技术。至此,主讲人冯老师通过详细的讲解,让在座的老师同学们对三维重构技术有了基本的正确的认识,为同学对该技术有更深入的了解打下了一些基础。
活动最后,主讲人冯老师还介绍了重庆大学在三维重构技术方面的研究工作并列举了本校所拥有的仪器设备,如球差校正透射镜、JEOLJEM2100型透射电子显微镜、双束显微分析系统、三维原子探针。活动中同学们认真听讲,对三维重构技术有了更深入的了解。
教你认识三维重构技术
——记系列学术沙龙之三维重构技术
2014年5月9日下午由研究生创新实践基地和材料学院中心实验室联合举办的多主题系列学术沙龙活动在重庆大学材料学院B区二楼学术报告厅圆满完成,主讲人冯宗强老师向在场的来自材料等专业的老师同学对比讲述三维重构技术的主要分类、发ห้องสมุดไป่ตู้过程与技术特点,并以透射电镜三维重构技术为重点,系统介绍基于多种图像衬度的三维重构技术的基本原理、技术要点、应用领域及发展趋势。
一种基于单目多幅图像的三维曲面重构方法
iu iai u ae e h cn e b ie b sln ss m f q ai s ad apy g cm oi nmel ] l m nt n r c h i t a b o tn d y ov g yt o eut n n p li o p se u ra l o Sf g a i e o n t e
itgain te te itd u a e al e u te i rtd n d ne rt .h n h f e s r c c l fr r t ae a mo i e a c rig o a it  ̄ ] c luu a d i i o t f b h e df d c od n t v r i l i a oa ac ls n f t ne
有限差分方 法
文 章 编 号 10 — 3 l (0 2 0  ̄ 0 5 0 文 献 标 识码 A 0 2 8 3 一 20 )9 )5— 3 中 国分 粪号 T 3 l P 9
A e h d f r 3 S r a e Re o sr c in Ba e n M t o o D u f c c n t u to s d o
精度地提取零件的二堆 信息成为 实现曲面重构的关键问题 。 三 三
维 数 据 的采 集 有 很 多方 法 . 统 的接 触 式 方 法 虽 然 町以 选到 很 传 高 的删 量精 度 , 是 由于 自动 化 程度 低 . 格 吊 贵 . I 速 度慢 但 价 羽 1量 等 特 点使 其 应 用 范 围 受到 限制
d f r n e meh d.0 te b s  ̄ o Mr e in s r c i o t i e . y t e n l s f t e e a l .h l o i m s v r e ie e c t o s h e t ic R c t u a e s ba n d B a ay i o h x mp e te ag rt l o f h s h i e i d i f t e a c r t a d a p i a l ‘ 】b c u ae n p l b e c Ke wo d y r s: I u n t n l mi ai Mo e , mp st me c l ne r t n, a a o a o c l s F n t i e c t o l o d lCo o i Nu r a e i I tg a i V r t n l C lu u , ii D f 代n e Me d o ii e f h
反求设计中三维模型重构的过程和方法
反求设计中三维模型重构的过程和方法下载提示:该文档是本店铺精心编制而成的,希望大家下载后,能够帮助大家解决实际问题。
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医学影像学中的三维重构技术使用方法
医学影像学中的三维重构技术使用方法医学影像学是现代医学领域中非常重要的一个分支,它通过使用各种影像设备,如CT扫描、MRI和超声波等,来获取人体内部的结构和功能信息。
在医学影像学中,三维重构技术是一种十分重要的图像处理方法,它可以将二维的医学影像转换为更直观和准确的三维图像,从而帮助医生进行更精确的诊断和治疗。
一、三维重构技术的基本原理三维重构技术的基本原理是根据二维影像中的像素值和位置信息,通过计算机算法将其转换为三维模型。
一般来说,三维重构技术包括以下几个基本步骤:1. 数据获取:医学影像的数据可以通过多种方式获取,如CT扫描、MRI或超声波等。
通过这些设备可以得到人体内部的不同层面、不同角度的二维图像。
2. 图像处理:在二维影像获取后,需要对其进行一定程度的图像增强和滤波处理。
这样可以减少噪声和干扰,提高图像质量。
3. 特征提取:特征提取是将医学影像中的感兴趣结构区域提取出来的过程。
这涉及到使用图像处理算法,如边缘检测、分割和分类等,以便将结构从背景中分离出来。
4. 三维重建:在特征提取完成后,可以使用三维重建算法将二维结构转换为三维模型。
这些算法可以根据不同的需求进行选择,如三维体素化、三角网格化或曲面拟合等。
5. 可视化和分析:最后,通过将三维模型进行可视化显示,医生可以更直观地观察人体内部的结构,进行进一步的分析和诊断。
二、三维重构技术的应用三维重构技术在医学影像学中有着广泛的应用,具体包括以下几个方面:1. 可视化解剖学:通过对人体内部结构进行三维重建,医生可以更直观地了解器官的位置、形状和关系。
这对于手术前的规划和术中导航非常有帮助。
2. 病变识别和分析:三维重构技术可以帮助医生更准确地识别和分析肿瘤、血管病变、骨折等疾病。
医生可以从不同角度和层面观察病变的形态和位置,以制定更合理的治疗方案。
3. 药物递送和内窥镜:三维重建技术可以用于模拟和优化药物在人体内的输送。
通过对人体各个区域的三维模型进行分析,可以找到最佳的递送路径和剂量。
利用单目图像重建人体三维模型
算倣语咅信is与电ifiChina Computer&Communication2021年第5期利用单目图像重建人体三维模型钱融王勇王瑛(广东工业大学计算机学院,广东广州510006)摘要:人体三维模型在科幻电影、网上购物的模拟试衣等方面有广泛的应用场景,但是在单目图像重建中存在三维信息缺失、重建模型不具有贴合的三维表面等问题-为了解决上述的问题,笔者提出基于SMPL模型的人体三维模型重建算法。
该算法先预估人物的二维关节点,使用SMPL模型关节与预估的二维关节相匹配,最后利用人体三维模型数据库的姿势信息对重建的人体模型进行姿势先验,使得重建模型具有合理的姿态与形状.实验结果表明,该算法能有效预估人体关节的三维位置,且能重建与图像人物姿势、形态相似的人体三维模型.关键词:人体姿势估计;三维人体重建;单目图像重建;人体形状姿势;SMPL模型中图分类号:TP391.41文献标识码:A文章编号:1003-9767(2021)05-060-05Reconstruction of a Three-dimensional Human Body Model Using Monocular ImagesQIAN Rong,WANG Yong,WANG Ying(School of Computer,Guangdong University of Technology,Guangzhou Guangdong510006,China) Abstract:The human body3D model are widely used in science fiction movies,online shopping simulation fittings,etc,but there is a lack of3D information in monocular image reconstruction,and the reconstructed model does not have problems such as a fit 3D surface.In order to solve the above mentioned problems,a human body3D model reconstruction algorithm based on SMPL model is proposed.The algorithm first estimates the two-dimensional joint points of the character,and uses the SMPL model joints to match the estimated two-dimensional joints;finally,the posture information of the three-dimensional human body model database is used to perform posture prior to the reconstructed human body model,making the reconstructed model reasonable Posture and shape.The algorithm was tested on the PI-INF-3DHP data set.The experimental results show that the algorithm can effectively predict the3D position of human joints,and can reconstruct a3D model of the human body similar to the pose and shape of the image.Keywords:human pose estimation;3D human reconstruction;monocular image reconstruction;human shape and pose;SMPL0引言人体三维模型所承载的信息量远远大于人体二维图像,能满足高层的视觉任务需求,例如在网购中提供线上试衣体验,为科幻电影提供大量的人体三维数据。
单图三维重构方法
见的成像系统是基于透视投射的传统相机 , 在这样 的系统 中,
所有 的入射光线汇聚于 一点( 点) 然 后投射到成像平面上。 焦 , 由于人 眼习惯于透视场景 J ,透视成像系统所获得 的图像通 常被认为是未失真 的,任何非透视的图像 都被看作 是失真 的 ( 或扭曲的) 。透视成像系统虽然不会 引入失真 ,但 由于物理 焦距 的限制 ,其视野范围相 当有限。
文献 标识码;A
中 围分类号: P9. T 31 1 4
单 图三 维重构 方法
吴 敖 ,方向患 ,董 皓远
( 上海交通 大学图像通信与信息处理研究所 ,上海 2 0 4 ) 0 2 0
擅
要 :在场景深度信息未知的情况下 ,由多视点成像产生的焦散失真是无法消除的。针对 该问题 ,利用多视点成像 中光束斜交的特性 ,
第 3 卷 第 1 期 6 9
VL o 36
・
计
算
机
工
程
21 0 0年 1 0月
Oc o r 2 0 t be 01
No1 .9
Com put rEng ne r ng e i ei
图形 图像 处理 -
文章编号: 0 .48 o 9 27 2 1o 32( ^) —02—0 2l 1 0
全 已知 ,图像也不可能脱离深度信息 而转化成透视视 角,即 显 现出失真 ,这样 的失真称为焦散失真 。 』 如 上所述 ,在深度信息未知的情况下 ,单幅多视 点图像 的焦 散失真 是无法消 除的。这种失真的程度恰恰足 由物体 所 在位置 的深 度决定 的。本文通过提取多视点单图中所包含 的 场景深度信息 ,实现对 已知函数形式的一般空间曲线 的三 维
三维图像采集
三维图像采集摘要:三维重建是计算机图形学、图像处理和计算机视觉研究中的一个重要课题, 其包括基于三维点云的重建和基于图像的重建。
基于图像的三维重建又包括多幅图像和单幅图像重建。
关键字:三维重建离散余弦变换离散小波变换1 基于多幅光学图像的三维图像重构算法1.1 三维图像重构简介1.1.1 三维重构三维重构是指对三维物体建立适合计算机表示和处理的数学模型,是在计算机环境下对其进行处理、操作、和分析其性质的基础,也是在计算机中建立表达客观世界的虚拟现实的关键技术。
客观世界在空间上是三维的,三维重构是计算机视觉技术研究的主要内容之一,在工程技术和其它很多领域一般要对三维物体进行分析,以便获取有用的信息。
目前,大多数图像采集装置所获取的图像本身是在二维平面上的,尽管其中可以含有三维物体的空间信息]1[。
因此,要从图像认识真实物体,就要从二维图像中恢复三维空间信息,这正是三维立体重建所要完成的任务。
基于二维图像的三维重构技术是近年来计算机视觉技术与计算机图形学技术相结合而产生的一门新技术。
1.1.2 三维重构方法当前,三维重构的方法主要有以下三种:(1) 利用传统几何造型技术直接构造模型,就是利用建模软件构造三维模型]2[;(2) 动态重构,利用三维扫描设备(如激光扫描仪、深度扫描仪等)对真实物体进行扫描,直接得到物体空间点的信息,进而重构出模型;(3) 静态重构,基于数码图片的三维重构,利用光照图像恢复物体的几何外形,即利用摄像机、数码相机从各个视角拍摄的真实物体的2 幅或者多幅图像进行重构模型]3[。
在上述几类方法中,第一种方法历史最为悠久、发展也最为成熟,而且用途也最为广泛。
该方法已被广泛应用于机械、建筑等工程领域和材料加工等产业。
但是对于构造比较复杂的三维模型,如果仍然采取这种方法的话,将会是一件耗时费力的工作;动态重构,特别适合于逆向工程、文物保护等应用领域,因为它准确地获得物体表面点的三维坐标,而且重构的精度也非常高,但是由于扫描仪扫描对象的尺寸有限,不能应用于大型物体(如大型铸造件、火山喷发等)的重构,同时,这种重构方法对需要精密、复杂的仪器和辅助设备,价格昂贵,也无法处理具有高光、透明表面的物体,从而限制了该种方法的使用;静态重构,通过数码相机或摄像机成像模型,从二维图像中计算出物体的三维结构,这种方法成本比较低,但是重构的效果不是很精确,而且受外界因素的影响比较大。
生物科学中的三维重构技术研究
生物科学中的三维重构技术研究现代科学技术不断发展,进而推动了生物科学的迅速趋势,人类对于生物体内结构和机能的研究也日渐深入和细致。
其中,三维重构技术的出现,为生物科学的研究带来了一场新革命。
本文将探讨三维重构技术在生物科学中的应用与研究。
一、三维重构技术的概念及特点三维重构技术是一种通过特定的算法和程序将二维数据转化为三维结构的技术。
其概念就是利用成像技术将生物体分层扫描或成像,然后通过计算机软件将这些二维的数据转化成三维的立体模型,以便进行更加精细的研究。
三维重构技术有着高度精确、直观方便以及重复性强等特点,为生物科学的研究提供了更加精细的工具。
二、生物科学中三维重构技术的应用1.生物医学领域三维重构技术在生物医学领域得到广泛的应用,可以通过镜像翻转、叠加和切割等工作,对人体器官、细胞以及相关的微观结构进行研究。
比如,医疗领域中的三维打印技术是一种基于三维重构技术的技术,可以在医学上应用于可设计植入物的生产、仿真手术等领域。
2.生物图像分析三维重构技术可以在生物图像分析上应用,其中取得的图像分析结果可以被用于精细的疾病定量和分类,还可以应用于生物数据的可视化和量化研究。
3.生态学研究在生态学研究中,三维重构技术可以应用于昆虫和植物的构造、空气流动等研究。
例如,用三维重构技术可透过昆虫外骨骼的维度以及动作来弄清昆虫飞行的基本原理。
4.生物地质学研究生物地质学是研究生物对地球发展和生态系统演化的影响的一门学科,在生物地质学研究中,三维重构技术可以在化石和矿物的研究中得到广泛应用。
通过重构三维化石的形态和内部构造,可以更好地推断该生物的类型、功能和演化历程,为探究地球生物的演化历史提供了有力的帮助。
三、三维重构技术的发展及展望随着生物科学领域的不断发展,三维重构技术也得到了广泛的应用和研究。
未来,三维重构技术在快速成像、计算处理、优化模型等方面将进一步完善和提升,从而提供更加便捷和精确的生物科学研究工具。
空间重构题
空间重构题是一种需要玩家通过观察、分析和推理来重新构建三维空间结构的题目。
这种题目通常包括一个或多个二维图形,每个图形表示三维空间中的一个面。
玩家需要通过这些二维图形来判断三维空间的结构,并选择正确的三维图形来重构空间。
以下是一些空间重构题的解题技巧:
1.仔细观察给出的二维图形,找出其中的特征和规律。
这些特征和规律可能包括形
状、大小、颜色、纹理等。
2.分析二维图形之间的关系,判断它们在三维空间中的位置和方向。
例如,如果两个
面相互垂直,那么它们在三维空间中也是相互垂直的。
3.通过推理和想象,尝试将二维图形转化为三维空间的结构。
例如,如果三个面两两
垂直,那么它们在三维空间中可能构成一个正方体的六个面。
4.对于一些较难的题目,可以尝试使用橡皮泥、积木等辅助工具来帮助理解空间结
构。
总之,空间重构题需要玩家具备观察、分析和推理能力,同时还需要有一定的空间想象能力。
通过不断地练习和思考,可以逐渐提高自己的解题能力。
三维重构算法简述
系统的控制函数(特征函数):1、单点概率函数,即孔隙率,重构前后2个模型具有相同的孔隙率(空隙相元素个数相等)。
2、三点概率函数,对于三维模型需要分别计算沿着x轴方向、y轴、z轴方向的三点概率函数。
3、线性路径函数,与三点概率函数相似,也需要计算三维空间的三个正交方向的线性路径函数。
计算过程:1、计算参考模型的各个控制函数。
2、生成初始模型随机生成一个512*512*200的“0、1”矩阵,“0”表示岩石基质,“1”表示空隙。
3、计算当前模型(或称为系统)的控制函数。
4、计算系统的能量E1——是一个关于三点概率函数和线性路径函数及其导数的表达式。
5、更新系统,即随机从中选取一个0和1对换位置,形成一个新系统,计算新系统的能量E2。
6、判断是否满足系统更新条件,满足转到5,否则转到7。
系统更新条件:记系统在第K+1次搜索时的状态的接受概率为P,且其中,T为程序中的一个控制参数,称为“温度”,那么系统状态接受准则定义为:,表示随机生成[0,1)区间的任意数。
若当前系统的P满足接受准则,则接受当前系统,需在其基础上进行第k+2次搜索,即转到5,否则转到7。
7、判断是否满足降温条件,满足转到8,否则转到5。
降温条件:记,其中为某一温度下失败率,为该温度下更新失败的次数,为该温度下系统更新的总次数。
设定一个值,如果大于它,那么就认为该温度下,大部分性能优异的解都已经找到,继续搜素对结果没有影响,可以对系统进行降温处理,即转到8,否则转到5。
8、系统降温。
降温方案为:,为降温速率,0<<1,通常取>0.9。
9、判断是否满足终止条件,满足输出最优系统,否则转到5。
终止条件:记n E为系统某一个状态连续更新失败的次数,当n E>10000次时则认为系统更新下去基本上不会找到比当前性能更好的状态,此时的状态可以被认为是满足要求的全局最优解的近似解,终止系统更新,并输出最终系统状态,否则转到5。
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第36卷 第19期
VoL36
No.19
·图形图像处理·
计算机工程
Computer Engineering 文tttllqt 1000----3428(2010)19--0227---02
文献标识码;A
2010年10月
October 2010
中围分类号t TP391.41
单图三维重构方法
吴教,方向虑,董皓远 (上海交通大学图像通信与信息处理研究所,上海200240)
[Key words]multi-viewpoim image;distortion;depth information;3D reconstruction
1概述 图像本质上是一种三维场景的二维投射,其中空间点到
平面像素的映射关系是由成像系统的几何特性决定的。最常 见的成像系统是基于透视投射的传统相机,在这样的系统中, 所有的入射光线汇聚于一点(焦点),然后投射到成像平面上。 由于人眼习惯于透视场景…,透视成像系统所获得的图像通 常被认为是未失真的,任何非透视的图像都被看作是失真的 (或扭曲的)。透视成像系统虽然不会引入失真,但由于物理 焦距的限制,其视野范围相当有限。
万方数据
全已知,图像也不可能脱离深度信息而转化成透视视角,即 显现出失真,这样的失真称为焦散失真【4J。
如上所述,在深度信息未知的情况下,单幅多视点图像 的焦散失真是无法消除的。这种失真的程度恰恰是由物体所 在位置的深度决定的。本文通过提取多视点单图中所包含的 场景深度信息,实现对已知函数形式的_:般空间曲线的三维 几何结构重建,如直线、圆、二次曲线。
定曲线C等价于确定C所在的平面:
17:血+缈+Q+D=0
(2)
平面曲线的重构方法,本节推导一种线性方案直接由单幅多 视点图像计算出其中直线的空间三维位置。简单起见,假定 成像系统是中心对称的。在这样的系统中,视点可以被认为 处于系统的对称轴上,称为视线轴,如图2所示。空间直线£ 由一中心对称系统成像,可以将视线束看作是从视线轴出发 的,这为直线的线性三维重构提供了简便的数学论证方法。
圈1室同曲铸
如果是光束共面,则交任意平面于一条直线,因此,是
不能霞构的。由式(1)、式(2),可以将深度五或点列Q表示为 平面参数{彳,B,C,D}的函数。现在将点列Q旋转至XOY平面
(这样的旋转并不改变Q的约束条件,如作为直线、圆),得
到相应的二维坐标Q2。(一,B,C,D)。由于曲线C在XOY平面
因此,此处可以忽略视点的轨迹而近似为单个视点,利 用视线束与某个平面的交点列拟合一个椭圆,并由此椭圆计 算得出空间圆所在场景平面的法向量,由对称性可知将得到 2个可能的结果。分别以这2个法向量作为起始点按式(4)对 平面参数{爿,B,C。D)进行全局最小值的非线性搜索,从而重 构出空间圆的三维位置。这种方法比直接搜索更快速准确。
2多视点图像及图像失真
为了增大视角,相机不再局限于透视投射模型,却仍保 持单个的有效视点。典型的单视点成像系统包括基于透镜的 折射式相机,如广角相机、鱼眼相机12j。由于仍是单个视点, 因此,这类相机所产生的图像失真可以简单地通过图像变 形131消除。然而,这类单视点成像系统对器件及其装配的精 确性有极高的要求,否则,系统将偏离单个的视点。
假定成像系统的几何特性可以通过校准获知【j“,则对于
多视点图像中的任意像素qt,可以计算出它处于焦散面上的 视点位置Sc(吼)=【&,疋,,&】及其视线方向K(吼)= 【‰,K,,%】一J,于是该像素所对应的场景点可表示为:
Q=足(qt)+五·K(吼)=
【置搿+五‰,疋r+五Kr,scz+兄%】(五>点Q之间的距离,即深度。
基金项目:上海市科委基金资助项目“无线高清数字电视基础研发”
(08dzl 500803)
作者倚介:吴敖(1985--)。男,硕士研究生,主研方向:图像处理;
方向忠,教授、博士生导师;董皓远,硕士研究生
收稿日捆:2010—03-27
E—mail:beibei8056@hotmail.corn
IAbs订actl Without knowing scene sU'uctttre,caustic distortions due to multi—viewpoint imaging call not be removed.Based on the skewed light rays in multi-viewpoint imaging,this paper extracts depth information from structured features in distorted images,and performs 3D Euclidean
方便起见,将视线轴定为z轴,则任意空间直线可以被 定义为以下2个平面的交线:
/70:墙工+Boy+z=0
z乙:易x+易J,+l=0
(6)
其中,%表示经过原点而不平行于z轴的平面;Hz表示平 行于z轴而不经过原点的平面。注意既经过原点又平行于z 轴,即经过z轴的平面,对应于3.1节提到的共面情形,这 种情况下任何平面曲线都不能蕾构。
的二维方程形式描述包括椭圆、抛物线和双曲线在内的所有
圆锥曲线:
F{Q叫l:ax2+丘秒+钞2+出+秒+,=0
(5)
这种二维模型并不需要已知曲线在平面中的方向,而事 实上也包含了直线和圆。 3.3圈的三维重构
圆是一类特殊的圆锥曲线。在对圆所在平面的4个参数 {爿,B,c,D}进行非线性搜索之前,本文介绍一种数学方法估 计出其中的3个参数{爿,B,C),即平面的方向(或法向量)。这
image.The reconstruction from a single multi-viewpoint
reconstructing principle includes all curves of known functional form,and provides
specially designed mathematical approaches for features such as space lines and circles.
理,本节用渲染的场景进行仿真实验,进一步描述整个三维 重构中的交互过程。采用渲染场景便于对比重构结果与原始 场景位置。
4.1曲线识羽 首先用PovRay渲染一个大约6 m×6 m×3.5 m的室内场
景,使用一个仿真的相机以l m为半径绕房间的中心轴水平 旋转一周,将每一帧图像的中间列像素拼接得到图3所示的 全景图像。由于像素的视点都不同,因此得到的图像显然是 多视点的。用户通过标注采样点指定待重构曲线,通过线性
足的限制条件:
4‰+Boy,r—Azscz%一BzS,zKr=一吃
(8)
对于直线上的点列,可以写成如下矩阵形式:
,
【‰%屯%屯%¨4 Bo幺易】=一% (9)
其中,&、珞、%、吃是对应于直线上点列(远多于4个)
的列向量。由这个矩阵方程可以计算出凡、风、如、易, 即场景直线的空间三维位置。
4渲染场景的实验仿真 上一节论述了单幅多视点图像中平面曲线的三维重构原
3.4直线的三维重构 直线是生活中最常见的图形,除了3.1节中介绍的一般
—-228一
万方数据
圈2视线轴
定理空间中给定4条不同的直线,存在0条、1条、 2条或无穷多条直线与之相交【5。。
在本文的例子中,存在2条直线与视线束(远多于4条) 相交,其中一条是视线轴,另一条是待重构的场景直线。因 此,采用下述空间直线的表示方法,排除了视线轴,从而使 场景直线成为唯一满足条件的结果。
上的函数形式:
r(a2D1=o
(3)
是已知的,因此可通过非线性搜索平面参数{丘最G斟使表达式:
NI
.一.I
argmin xlrl Q尸)I
(4)
,7{』口,c.D}I=l‘
。。
的值最小,其中,Ⅳ为视线束与场景平面的交点个数。注意
此重构方法并不要求已知曲线在场景平面中的方向。
3.2圈锥曲线的三维重构
圆锥曲线是生活中常见的一类平面曲线,可以采用统一
(下转第23l页)
可以看出,1SBWA算法存在非常严重的过分割现象,尤 其是对噪声污染比较严重的图像,过分割使分水岭算法几乎 失效;NMBWA算法比ISBWA算法有较大的改进,很大程 度J二解决了过分割问题,但NMBWA算法在保留微弱边缘与 消除噪声和纹理细节之间存在不可调和的矛盾。
如图3~图6左面一组分割结果,原始图像的背景含有大 量纹理细节,NMBWA算法仅仅利j}l极小值深度信息并没有 完全消除纹理细节的影响,增大深度阈值町以加强对纹理细 节的抑制作用,但同时会丢失许多真实的微弱边缘,如空中 的乒乓球以及运动员手掌的下部都没能与背景很好地分割开 来。此外,NMBWA算法对噪声比较敏感,在噪声污染严重 的情况下产生了大量虚假边缘,边缘定位能力比较弱。而本 文算法结合了极小值深度信息和汇水盆地尺度信息两方面特 征,有效地解决了保留微弱边缘和消除噪声两者之间的矛盾, 分割效果最好。表l给出了各算法在AMD Athlon 2800+ 1.8 GHz处理器、512 MB内存微机上的区域数及运行时间。