基于深度图像的三维建模技术研究

admin · 发表于 2024-3-9 12:38:32

题目：

雅宝题库答案：

****此区域为收费内容**** 需支付 1 知识币后可查看，1币=0.01元查看答案

雅宝题库解析：
逼真三维建模是虚拟现实和计算机图形学领域的重要研究内容之一。利用三维激光扫描仪采集真实物体表面的深度信息具有速度快、精度高等特点，因此成为目前逼真三维建模的重要手段。三维扫描仪采集的图像数据具有深度信息，也称为深度图像。基于深度图像的三维建模，就是先配准多个不同视点采集的深度图像，构造出三维点云模型，然后通过表面重建构造出三维网格模型。三维扫描过程中由于存在自遮挡等因素，导致所采集的数据有几何信息丢失题目，所构造的三维网格模型存在大量空洞，因此需要进行表面修复。目前，深度图像配准和空洞修复都需要大量人工参与，对于一个大型的真实物体，三维扫描仪采集的深度图像数目往往较大，因此基于深度图像建模的过程费时费力。针对这些题目，本文在国家自然科学基金重点项目“虚拟奥运博物馆关键技术研究（60533070）”资助下，深入开展了深度图像自动配准、点云模型表面重建和网格模型修复方面的研究，取得的研究成果如下：（1）针对两幅深度图像配准，提出了一种基于多尺度空间特征的深度图像自动配准方法。通过光顺处理得到深度图像在不同尺度空间的表示，找出尺度空间中的极值点作为特征点；定义了一种基于统计特征的局部几何特征描述符，利用这种描述符找出两幅深度图像间的对应特征点，实现两幅深度图像自动配准。（2）针对多幅深度图像配准中的误差题目，提出了一种最小化所有深度图像对应点间总误差的全局优化方法，在避免了迭代数值求解的同时，有效减小了全局误差累积；针对点云模型表面重建，给出了一种从Delaunay三角剖分结果中抽取二维流形网格的方法，实现了三维点云模型的表面重建。（3）针对包含纹理信息的深度图像配准，提出了一种结合纹理图像的自动配准方法。在提取或生成待配准两幅深度图像的纹理图像基础上，结合纹理图像配准和深度图像中顶点的几何信息实现深度图像的自动配准。针对深度图像数目大的题目，给出了一种快速重建模型图方法，实现了多幅深度图像的快速配准。（4）针对网格模型中丢失了明显几何细节的空洞，提出了一种基于上下文的空洞修复方法。首先通过分析网格的拓扑信息找出空洞边界；然后将原模型的几何信息分解为低频和高频两个部分，先恢复空洞中缺失的低频信息，再将空洞周围已知区域的高频信息映射到一个二维参数域上，并在这个参数域上恢复空洞中缺失的高频信息；最后将恢复的低频和高频信息组合起来，完成空洞修复，构造出完整的逼真三维模型。（5）针对网格模型中丢失了结构信息的空洞，提出了一种基于用户交互的空洞修复方法。首先通过用户勾画的方式，将用户的知识引入修复过程中；然后，根据用户添加的表示结构走向的曲线，利用已知区域的结构信息修复空洞处的结构信息；最后，利用基于上下文的空洞修复方法，修复空洞中剩余未知区域，使修复空洞后的三维模型能够保持原有的结构信息。我们的基于深度图像的三维建模方法已成功应用于虚拟博物馆中多种文物的三维逼真建模，取得了良好的效果。

基于深度图像的三维建模技术研究

天涯海角也要找到Ni：基于深度图像的三维建模技术研究

QQ微信同步：1144766066。

服务

网站

战略合作