發(fā)布時間：2022-02-15 19:58

　　基于序列圖像的三維重建是一種操作方便、有效的重建方法,該類方法首先對重建目標進行多角度拍攝得到序列圖像集,其次對獲取圖像進行特征提取、立體特征匹配等操作生成對應的三維點云數(shù)據(jù),最后通過對重建對象進行表面重建得到三維模型。該類算法重建流程較為復雜,并且獲取到的序列圖像集中存在大量相似的冗余信息,給三維重建工作增加了負擔,在一定程度上降低了重建的效果和效率。本文依托重大歷史事件時空關聯(lián)信息的虛擬仿真技術及其支撐平臺課題的項目,對三維重建預處理過程中的圖像分割算法進行研究,重點關注對重建目標的精準提取,減少重建過程中圖像冗余信息的處理工作,實現(xiàn)重建過程中僅對目標物體進行建模,能夠有效的減輕三維重建系統(tǒng)的任務量,對提高重建工作的效率和重建目標效果也具有重要意義。所以本文在GrabCut算法的基礎上,進一步研究圖像分割在古建筑三維重建中應用。主要研究工作如下:（1）針對GrabCut算法在圖像分割中存在迭代求解耗時長,分割結(jié)果欠分割的問題,提出一種基于非歸一化直方圖改進的GrabCut算法。首先該算法在GrabCut算法第一次分割結(jié)果的基礎上,通過非歸一化直方圖計算像素點屬于前景或背景的方法來代... 

【文章來源】：河南大學河南省

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

S-T網(wǎng)絡在GraphCut分割算法中，S一般表示前景，T一般表示背景

（a）原圖 （b）GrabCut （c）改進算法圖 3-4 實驗結(jié)果對比通過分割結(jié)果可以看出，本章算法分割結(jié)果在視覺效果上與GrabCut算法基本一致本文算法在圖像分割的精度上有較好的效果。從第 1 幅圖像中間運動員頭部、第 3像花中間部位、第 5 幅圖像鳥腿部中間等細節(jié)可以看出，本文算法的分割結(jié)果更佳3.3.4 客觀評價對比為了客觀評價算法的分割效果，進一步驗證本文方法的有效性，對圖像分割質(zhì)量定量分析。通過比較圖像分割結(jié)果的召回率（Recall）和準確率（Precision）以-measure 作為衡量圖像分割的優(yōu)劣的評價指標。根據(jù)公式計算圖像分割的準確率、率和 F-Measure 的結(jié)果如圖 3-5 所示：

（a） 準確率比較1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12圖像（編號）0.30.350.40.450.50.550.60.650.70.750.80.850.90.951本文算法Grabcut（b） 召回率比較

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于非歸一化直方圖的GrabCut圖像分割算法改進[J]. 孔顯,馬曉珂.  計算機應用研究. 2020(05)
[2]基于改進混合高斯模型的前目標提取算法[J]. 李勇.  齊齊哈爾大學學報(自然科學版). 2019(02)
[3]結(jié)合單高斯與光流法的無人機運動目標檢測[J]. 范長軍,文凌艷,毛泉涌,祝中科.  計算機系統(tǒng)應用. 2019(02)
[4]一種改進Grabcut算法的彩色圖像分割方法[J]. 王告,俞申亮,巨志勇,馬素萍.  軟件導刊. 2019(06)
[5]基于分形紋理特征的新疆羅布麻遙感分類[J]. 劉心云,鄭江華.  中山大學學報(自然科學版). 2019(01)
[6]三維重建系統(tǒng)下的特征點處理與位姿恢復優(yōu)化算法[J]. 徐建鵬,卜凡亮.  計算機應用研究. 2019(10)
[7]基于分水嶺算法的靈武長棗圖像分割方法研究[J]. 劉向南,王昱潭,趙琛,朱超偉,李樂凱.  計算機工程與應用. 2018(15)
[8]星載SAR水域分割研究進展與趨勢分析[J]. 牛世林,郭拯危,李寧,毋琳,趙建輝.  聊城大學學報(自然科學版). 2018(02)
[9]基于改進k均值與高斯混合模型的宮頸圖像分割[J]. 劉君,余婷婷,石慧娟.  中國生物醫(yī)學工程學報. 2018(02)
[10]基于高斯混合模型的葉片檢測分割算法[J]. 侯兆靜,馮全,張濤.  計算機應用與軟件. 2018(01)

博士論文
[1]紋理圖像特征提取與分類研究[D]. 許文韜.華東師范大學 2017
[2]圖像邊緣檢測技術及其應用研究[D]. 曾俊.華中科技大學 2011

碩士論文
[1]基于序列圖像三維重建的圖像預處理算法研究[D]. 冷鵬飛.河南大學 2018
[2]最大流最小截問題的算法研究與應用[D]. 紀亞寶.南京郵電大學 2017
[3]安卓平臺下基于改進的OneCut算法的目標摳取與應用研究[D]. 蔡樂黎.湖南師范大學 2017
[4]多視圖三維重建的圖像預處理算法研究[D]. 婁澤坤.河南大學 2017
[5]基于Otsu和Grab-Cut的圖像分割算法研究[D]. 楊陶.西南交通大學 2017
[6]基于圖論的SAR圖像分割方法研究[D]. 趙園.武漢大學 2017
[7]圖像紋理特征提取的研究[D]. 步亞東.山東師范大學 2012



本文編號：3627174