Automatic three-dimensional reconstruction based on four-view stereo vision using checkerboard patte

来源 :Journal of Central South University | 被引量 : 3次 | 上传用户:linxiaotu
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An automatic three-dimensional(3D) reconstruction method based on four-view stereo vision using checkerboard pattern is presented. Mismatches easily exist in traditional binocular stereo matching due to the repeatable or similar features of binocular i
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提出一种基于马尔科夫优化策略复杂自由曲面的纹理重建方法,该方法利用实验室研制的三维数字化设备对目标物体的深度数据和纹理数据进行采集,将局部采集的深度像数据匹配到全局坐标系下,建立物体的几何模型;然后通过坐标变换,把采集的纹理照片映射到重建的几何模型表面,并进行曲面纹理融合处理,实现自由曲面的纹理重建.该方法对物体的形貌没要求,能实现结构复杂的自由曲面的纹理重建,得到高保真质量的真实感模型.采用该算
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【目的】目前已有的在三维点模型上的纹理合成方法,是将点模型进行三角面片化后再进行纹理合成操作,本研究的目的是避免三角面化的过程,得到一种直接在点模型上操作的、快速有效的纹理合成方法。【方法】首先,用KD树为三维点模型上的每一点建立领域,然后为每一点在样图中寻找最匹配的纹理值,最后通过基于点的绘制技术完成纹理合成。【结果】本研究方法能在三维点模型上生成连续光滑的纹理,且保持了原样图的纹理结构。【结论
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3D reverse time migration in tiled transversly isotropic(3D RTM-TTI) is the most precise model for complex seismic imaging.However,vast computing time of 3D RTM-TTI prevents it from being widely used,
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基于光场成像技术的场景三维深度重建,需标定光场相机的几何参数。本文提出一种基于原始光场图像的聚焦光场相机的标定方法。拍摄标定板不同旋转角度的原始光场图像;根据图像上像点与虚拟像点(像点关于微透镜的共轭点)的共轭关系,计算得到虚拟像点的坐标;根据标定板上角点与虚拟像点的共轭关系,建立聚焦光场相机标定模型;利用Levenberg-Marquardt算法求解标定模型,进行标定实验;比较所提方法与基于全聚
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In this Letter, we present a novel design method of image-side telecentric freeform imaging systems. The freeform surfaces in the system can be generated using a point-by-point design approach startin
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提出了一种光学合成孔径成像系统,该系统将多个平面反射镜前置在主成像镜头之前,与主成像镜头共同组成光学系统的"主镜",通过对同一目标的多个视场通道的收集成像到主镜头的焦平面上,获得多个同一目标的像,之后再经过小透镜阵列将这些多个同一目标的像准直,在其后用大孔径的光学系统收集准直后的多个同一目标的不同通道的光束,获得同一目标的合成孔径图像.主镜头的多个视场观测同一目标,各个视场称之为不同的通道.该方案
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为解决灰度不均的医学图像分割现存问题,提出了基于变分方法的泛化统计模型,该模型可以同时得到偏移场和分割结果。在传统的灰度不均匀图像模型中,MR图像经常被分解为以下三部分:真实图像、偏移场以及服从零均值正态分布的噪声。该假设虽然可以简化运算,但在求解实际问题时仍存在一定的局限性,因为零均值的正态分布并不能适应噪声的复杂多样性。因此本文利用变分方法对噪声的敏感特性,同时松弛假设条件,即假设该噪声符合一
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传统的小麦收购过程中采用人工化、纸质化、计算机半自动化,其收购过程较复杂,效率较低,耗时较长。且工作人员在进行数据统计时很容易产生差错和徇私舞弊的现象,一旦出现问题往往追溯、查责比较困难。因此提出使用物联网感知层中RFID(Radio Frequency Identification)技术和小麦收购过程相结合的方式,在其收购过程开始对该批次小麦粘贴唯一身份标签,在过程中的任何环节都能够对数据进行记
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近些年来,伴随着图像视频的处理技术与人工智能技术的飞速发展,计算机的视觉图像处理技术也得到快速地发展并应用到各个学科领域。在已有成果的基础上,以运动目标的检测与跟踪为突破点,并借助相关算法进行研究:检测并提取被监控的场景中的运动目标;基于检测到的运动目标的有效特征,寻找最优的匹配算法,找到与目标模板相似的序列图像定位。
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为精确识别微间隙焊缝(焊缝间隙<0.1mm),通过磁光传感器获取包含焊缝位置信息的磁光图像。由于在获取磁光图像的过程中受多种因素影响,所提取的磁光图像包含噪声干扰,这将严重影响焊缝识别与跟踪精度。为提高磁光图像质量,将三种空域滤波技术在不同的滤波窗口下应用到焊缝磁光图像去噪中,并采用信噪比(SNR)、均方差(MSE)和执行时间三种评价标准进行对比。通过综合分析,滤波窗口为3×3的中值滤波是最佳滤波
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