大规模室外图像3维重建技术研究进展

来源 :中国图象图形学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:robertrobertrobert
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基于图像的3维重建旨在从一组2维多视角图像中精确地恢复真实场景的几何形状,是计算机视觉和摄影测量中基础且活跃的研究课题,具有重要的理论研究意义和应用价值,在智慧城市、虚拟旅游、数字遗产保护、数字地图和导航等领域有着广泛应用。随着图像采集系统(智能手机、消费级数码相机和民用无人机等)的普及和互联网的高速发展,通过搜索引擎可以获取大量关于某个室外场景的互联网图像。利用这些图像进行高效鲁棒准确的3维重建,为用户提供真实感知和沉浸式体验已经成为研究热点,引发了学术界和产业界的广泛关注,涌现了多种方法。深度学
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三维视觉测量是计算机视觉与精密测量原理交叉融合的前沿高新技术,是工业4.0的基础支撑,是以网络化、智能化制造为变革特征的先进制造业的核心关键技术。经过几十年的发展,三维视觉测量技术在基础研究和应用研究上均获得了快速深入发展,形成了理论方法、技术工艺、系统研发和产品应用四位一体较为完备的方向体系,呈现出理论系统化、方法多维化、精度精准化和速度快捷化的发展趋势,成为智能制造过程控制、产品质量检验保证和
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针对变电站电力设备的视觉识别红外图像普遍存在信噪比和对比度相对较低的问题,笔者在多种红外图像分割方法的基础上,提出了一种改进的最大类间方差法,通过实验证明该方法在变电站应用的普适性,并将改进的分割方法与模式匹配识别算法相结合,应用到电力设备红外图像目标识别方向,提高了电力设备红外图像识别技术的识别精度和决策性能。
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可微绘制技术是当前虚拟现实、计算机图形学与计算机视觉领域研究的热点,其目标是改造计算机图形学中以光栅化或光线跟踪算法为主的真实感绘制流程,支持梯度信息回传以计算由输出图像的变化导致的输入几何、材质属性变化,通过与优化及深度学习技术等相结合支持从数据中学习绘制模型和逆向推理,是可微学习技术在计算机图形学绘制技术中的应用的具体体现,在增强/虚拟现实内容生成、三维重建、表观采集建模和逆向光学设计等领域中
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