發(fā)布時(shí)間：2017-09-28 18:34

  本文關(guān)鍵詞：一種基于MRF的單幅圖像數(shù)據(jù)的三維重構(gòu)方法研究

  更多相關(guān)文章： 三維重構(gòu) 超像素塊 最大后驗(yàn)概率 監(jiān)督學(xué)習(xí)

【摘要】：綜合分析了常見的基于圖像的三維重構(gòu)方法的優(yōu)缺點(diǎn),提出了一種基于單張圖像,采用馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)(MRF)推斷3D位置和方向的3D重構(gòu)方法。該算法首先將圖片分割成多個(gè)小的區(qū)域(超像素塊),并假定空間場(chǎng)景由許多很小的平面組成,超像素塊與平面相互對(duì)應(yīng),對(duì)圖像中每個(gè)超像素塊求取出一組特征向量(紋理、顏色等),使用MRF模型化平面參數(shù)之間、超像素特征向量與平面參數(shù)之間的關(guān)系,采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式求取相關(guān)參數(shù),求解MRF模型,并根據(jù)平面參數(shù)進(jìn)行場(chǎng)景重建。這種算法不需對(duì)場(chǎng)景結(jié)構(gòu)做明確的假定,因此較之以前的方法可以獲得更多3D結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)信息。用該方法對(duì)200張圖片樣本進(jìn)行驗(yàn)算,樣本中有60%實(shí)現(xiàn)了較為準(zhǔn)確的3D重構(gòu)。
【作者單位】： 電子科技大學(xué)中山學(xué)院;電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 三維重構(gòu) 超像素塊 最大后驗(yàn)概率 監(jiān)督學(xué)習(xí)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.61302115) 廣東省自然科學(xué)基金(No.S2013010015764) 廣東省高等學(xué)校優(yōu)秀青年教師培養(yǎng)計(jì)劃項(xiàng)目(No.Yq2013204,No.Yq2013206) 中山市科技攻關(guān)項(xiàng)目(No.2013A3PC0337) 電子科技大學(xué)中山學(xué)院青年基金(No.413YJ05) 電子薄膜與集成器件國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室中山分實(shí)驗(yàn)室開放基金(No.412S0605)~~
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 1引言物體三維重構(gòu)是計(jì)算機(jī)輔助幾何設(shè)計(jì)(CAGD)、計(jì)算機(jī)視覺、醫(yī)學(xué)圖像處理和虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域的核心問題。在計(jì)算機(jī)內(nèi)完成物體的三維構(gòu)成主要有兩種方式,第一種使用三維建模軟件通過技術(shù)人員建模生成物體的幾何三維模型,第二種通過一定的技術(shù)途徑獲取物體的真實(shí)幾何形狀。第一

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本文編號(hào)：937462