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文檔簡介
1、物體三維重建是指對三維物體建立適合計算機表示和處理的數學模型,是在計算機環(huán)境下對其進行處理、操作和分析其性質的基礎,也是在計算機中建立表達客觀世界的虛擬現實的關鍵技術。因此,物體三維重建是計算機輔助幾何設計(CAGD)、計算機圖形學(CG)、計算機動畫、計算機視覺、醫(yī)學圖像處理、科學計算和虛擬現實、數字媒體創(chuàng)作等領域的共性科學問題和核心技術。 在計算機內生成物體三維表示主要有兩類方法。一類是使用幾何建模軟件通過人機交互生成人為控
2、制下的物體三維幾何模型,另一類是通過一定的手段獲取真實物體的幾何形狀。前者實現技術已經十分成熟,現有若干軟件支持,比如:3DSMAX、Maya、AutoCAD、UG等等,它們一般使用具有數學表達式的曲線曲面表示幾何形狀。后者一般稱為三維重建過程,三維重建是指利用二維投影恢復物體三維信息(形狀等)的數學過程和計算機技術,包括數據獲取、預處理、點云拼接和特征分析等步驟。本文建立了一套獨立的以三維重建為核心的應用系統,實現了基于三維掃描的建模
3、模塊、三維碎片拼接模塊、三維人臉識別模塊以及基于二維編輯的三維造型后處理功能;同時將基于魚眼鏡頭的雙目視覺算法與三維重建進行了融合。其中三維建模和三維點云數據特征分析是至關重要的部分,也是本文研究的重點內容。 本文的工作以國家自然科學基金課題“基于海量數據點的三維表示中的關鍵問題研究”、山東自然科學基金課題“海量數據處理中的高精度三維表示問題研究”等重點課題為依托,討論了這個領域中的一系列關鍵問題。這些問題包括:三維掃描過程分析
4、、三維面片數據拼接、空間點云幾何不變量研究、雙目視覺與全景技術融合進行三維重建以及基于二維編輯的三維造型技術等。具體說來,主要貢獻包括以下幾點: (1)實現了基于白光結構光柵的非接觸式三維掃描儀,為三維重建和后續(xù)工作提供了豐富和精確的數據。普通鏡頭存在多種幾何畸變,嚴重影響實驗數據的獲取;而邊緣檢測的策略也直接影響到了深度數據的精確性。在這個階段的工作中主要提出了迭代式鏡頭幾何校正算法、結構光柵圖像亞像素精度邊緣檢測算法,并實現了
5、空間散亂點云數據的面片可視化。 (2)提出了一種基于導數動態(tài)時間規(guī)整(DDTW)的三維碎片自動拼接方法,可以計算兩塊碎片之間最優(yōu)的拼接方式。同時設計了一種基于抗噪區(qū)間擬合的撓率估計方法和常數時間復雜度的三維重疊檢測方法,大幅度提高了拼接的速度和準確性。首先確定物體碎片的輪廓曲線,查找角點,根據角點將輪廓曲線分段成子輪廓線,計算子輪廓曲線的撓率特征串;然后使用DDTW對兩個特征串進行匹配,并給出匹配度的度量值,繼而根據對應點的空間位
6、置關系對碎片進行放縮和剛體變換,調用三維重疊檢測方法排除重疊匹配;最后根據給定的評價標準找到最優(yōu)匹配作為最終拼接結果。實驗表明,該方法實現簡單,魯棒性強,能快速得到三維碎片集合的拼接結果。 (3)對三維空間點云數據進行幾何特征分析,找到了人臉表情無關的幾何特征不變量。使得人臉在不同表情下掃描獲得的空間數據最終能夠表示為統一的形式,很大程度上排除了表情對人臉三維空間數據表示的影響,建立了三維人臉數據庫,實現了基于三維掃描表情無關的人
7、臉識別系統,為身份驗證和安全保障工作提供了新的思路和方式。 (4)研究了全景圖自動拼接的方式方法,提出了基于圖像變形的圖像自動匹配算法,實現了基于魚眼鏡頭和數碼相機多幅圖像的自動拼接,獲得了豎直視角180度、水平視角360度的全景瀏覽。在此基礎上改變全景拍攝高度,可以獲得在不同拍攝點對同一場景拍攝的不同視角的全景圖片。利用雙目視覺的有關原理,以多視角全景圖為數據,實現了場景三維點云數據場的重建,為現場保留、重現工作提供了強有力的技
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