發(fā)布時間：2024-07-05 21:34

　　三維重建是計算機(jī)視覺領(lǐng)域中一個非常重要的研究方向,相比二維圖像信息,三維模型具有更加強(qiáng)烈的真實(shí)感,能夠呈現(xiàn)出更多的信息。隨著虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的發(fā)展,可以預(yù)見三維數(shù)據(jù)將是未來數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的主要形式。無序圖像的三維重建技術(shù)所需成本較低,并且適用范圍較廣,其特點(diǎn)是只需要計算資源。但是其重建的速度較慢,因此提高算法的效率和重建結(jié)果的精度是當(dāng)前研究的重點(diǎn)方向。目前在基于無序圖像的三維重建技術(shù)研究工作中已有較為成熟的算法,但是普遍存在運(yùn)行時間較長,重建精度不高等問題。本文重點(diǎn)研究了三維重建的相關(guān)算法,并有針對性的在可提高運(yùn)行速度和模型質(zhì)量上做出改進(jìn)。具體的研究內(nèi)容和改進(jìn)方法如下:1)為了提高整個三維重建過程的穩(wěn)定性,提出了一種增長特征匹配對的方法。對SIFT和SURF的匹配結(jié)果進(jìn)行融合,將融合后的匹配對應(yīng)用到運(yùn)動恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SFM)技術(shù)中。提高了相機(jī)標(biāo)定的精度,并增加了稀疏點(diǎn)云的點(diǎn)數(shù),從而提高了三維重建結(jié)果的質(zhì)量。2)針對無序圖像的三維重建在SFM過程中需要對圖像進(jìn)行兩兩匹配耗時的問題,提出了一種改進(jìn)的圖像對匹配策略。通過哈希技術(shù)對數(shù)據(jù)集構(gòu)建全局哈希特征,可有效地篩選掉無效的圖像匹配對,通過降低匹...

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.5Tan算法重建樹的流程

8圖1.5Tan算法重建樹的流程近年來國內(nèi)眾多學(xué)者對基于圖像對的枝干或樹類物體的重建方法進(jìn)行了深入地研究[49-51]。這些方法的主要步驟是：1）圖像中枝干區(qū)域的提��；2）枝干骨架的提取；3）枝干的對應(yīng)；4）枝干三維坐標(biāo)的恢復(fù)。它們之間最大的區(qū)別在于枝干區(qū)域的提取和枝干的對....

圖２－２硬件平臺設(shè)計圖??

?基于計算機(jī)視覺的稻種三維重建技術(shù)研究???稻種三維點(diǎn)云模型三角化并實(shí)現(xiàn)三維曲面重建。軟件系統(tǒng)同時包含稻種識別數(shù)據(jù)??庫，通過對稻種特征的提取，建立稻種特征庫，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對采樣得到的??稻種特征進(jìn)行分析，從而實(shí)現(xiàn)稻種品種識別。??２．２稻種三維重建硬件平臺??稻種三維重建系....

圖２－３硬件平臺??Ｆｉｇ．?２－３?Ｈａｒｄｗａｒｅ?ｐｌａｔｆｏｒｍ??１８??

?基于計算機(jī)視覺的稻種三維重建技術(shù)研究???稻種三維點(diǎn)云模型三角化并實(shí)現(xiàn)三維曲面重建。軟件系統(tǒng)同時包含稻種識別數(shù)據(jù)??庫，通過對稻種特征的提取，建立稻種特征庫，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對采樣得到的??稻種特征進(jìn)行分析，從而實(shí)現(xiàn)稻種品種識別。??２．２稻種三維重建硬件平臺??稻種三維重建系....

圖２－６稻種圖像序列圖??Ｆｉｇ．２－６?Ｉｍａｇｅ?ｓｅｑｕｅｎｃｅ?ｏｆ?ｒｉｃｅ?ｓｅｅｄ??２．３．２圖像預(yù)處理模塊??稻種三維重建系統(tǒng)中，對于獲取稻種的三維點(diǎn)云信息，首先需要對圖像進(jìn)行??

?基于計算機(jī)視覺的稻種三維重建技術(shù)研究???圖２－６稻種圖像序列圖??Ｆｉｇ．２－６?Ｉｍａｇｅ?ｓｅｑｕｅｎｃｅ?ｏｆ?ｒｉｃｅ?ｓｅｅｄ??２．３．２圖像預(yù)處理模塊??稻種三維重建系統(tǒng)中，對于獲取稻種的三維點(diǎn)云信息，首先需要對圖像進(jìn)行??其二維圖像預(yù)處理的操作。圖像預(yù)處理模塊....

本文編號：4001566