基于圖像序列的網(wǎng)格重構(gòu)算法的研究.pdf

1、三維重構(gòu)是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的重要分支，有著廣泛的應(yīng)用。目前還沒(méi)有比較通用的技術(shù)可以解決所有問(wèn)題。本文所介紹的系統(tǒng)，致力于滿(mǎn)足廉價(jià)的家用建模的需求，具有廉價(jià)系統(tǒng)低復(fù)雜度和高健壯性的特點(diǎn)。該系統(tǒng)使用三維物體的一組序列照片及各幅照片相應(yīng)的DLT參數(shù)作為輸入，生成一個(gè)三維網(wǎng)格模型。 該三維重構(gòu)系統(tǒng)分為定標(biāo)、提取掩模、網(wǎng)格重構(gòu)三大部分。我們提出一種先用光線跟蹤算法計(jì)算三維表面頂點(diǎn)，而后利用等高線結(jié)構(gòu)抽取網(wǎng)格的方案來(lái)重構(gòu)網(wǎng)格。 本文詳細(xì)

2、介紹了重構(gòu)模塊各個(gè)環(huán)節(jié)的關(guān)鍵技術(shù)和算法以及其創(chuàng)新研究。文章介紹了一種提高算法效率的基于向量的三明治判斷；提出了間距和間距集的概念，利用求間距集的交集的一個(gè)小算法，我們解決了可見(jiàn)殼表面點(diǎn)的挑選問(wèn)題；通過(guò)添加附加有向邊的方法，解決了網(wǎng)格抽取中的“分支”問(wèn)題；采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法抽取網(wǎng)格，降低算法復(fù)雜度。通過(guò)對(duì)一系列模型的重構(gòu)測(cè)試，證明了整套算法在效率和強(qiáng)壯性上達(dá)到了預(yù)期的效果。 此外，本文的定標(biāo)模塊使用了DLT參數(shù)，提出了一種只需測(cè)定少