【摘 要】
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针对室内小场景下图像采集位置受限、弱纹理物体重建效果不佳的问题,提出了一种只需用手机采集图像的三维重建算法。首先,用一种主动选择式图像匹配策略减少原始运动恢复结构算法中图像两两匹配的次数。然后,将尺度不变特征变换(SIFT)算法改进为Harris-SIFT算法,以提升算法的实时性;通过全卷积神经网络获得预测深度并与多视图立体匹配算法进行融合,以获得更多的稠密点云。最后,用泊松表面重建算法完成物体的
【基金项目】
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黑龙江省普通本科高校青年创新人才培养计划(UNPYSCT-2015045)。
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针对室内小场景下图像采集位置受限、弱纹理物体重建效果不佳的问题,提出了一种只需用手机采集图像的三维重建算法。首先,用一种主动选择式图像匹配策略减少原始运动恢复结构算法中图像两两匹配的次数。然后,将尺度不变特征变换(SIFT)算法改进为Harris-SIFT算法,以提升算法的实时性;通过全卷积神经网络获得预测深度并与多视图立体匹配算法进行融合,以获得更多的稠密点云。最后,用泊松表面重建算法完成物体的重建。实验结果表明,本算法不仅能有效恢复室内场景下的物体细节特征,对弱纹理物体表面的重建效果也较好。相比
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