【摘 要】
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综合分析了常见的基于图像的三维重构方法的优缺点,提出了一种基于单张图像,采用马尔科夫随机场(MRF)推断3D位置和方向的3D重构方法。该算法首先将图片分割成多个小的区域(超
【机 构】
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电子科技大学中山学院,电子科技大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（No.61302115）, 广东省自然科学基金（No.S2013010015764）, 广东省高等学校优秀青年教师培养计划项目（No.Yq2013204,No.Yq2013206）, 中山市科技攻关项目（No.2013A3PC0337）, 电子科技大学中山学院青年基金（No.413YJ05）, 电子薄膜与集成器件国家重点实验室中山分实验室开放基金（No.412S0605）~~
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综合分析了常见的基于图像的三维重构方法的优缺点,提出了一种基于单张图像,采用马尔科夫随机场(MRF)推断3D位置和方向的3D重构方法。该算法首先将图片分割成多个小的区域(超像素块),并假定空间场景由许多很小的平面组成,超像素块与平面相互对应,对图像中每个超像素块求取出一组特征向量(纹理、颜色等),使用MRF模型化平面参数之间、超像素特征向量与平面参数之间的关系,采用监督学习的方式求取相关参数,求解MRF模型,并根据平面参数进行场景重建。这种算法不需对场景结构做明确的假定,因此较之以前的方法可以获得更多3D结构细节信息。用该方法对200张图片样本进行验算,样本中有60%实现了较为准确的3D重构。
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