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摘要:
描述了一种应用于视频序列的3维稠密重建方法,主要针对基于多深度图恢复3维物体时存在的多对一映射重复投影问题,提出基于误差云概念的3维定点优化方法.该方法首先通过深度矫正,增加视频序列深度图的一致性;其次利用投影过滤分类算法,把所有投影点按照多对一映射的关系,以3维空间中所有不同点为类型,进行投影点依次映射,将每一点划分在各自的误差云类中以求得投影点与3维点的对应关系;随后采用空间高斯分布求出每个误差云所恢复出来的点坐标.最后通过多边形技术对恢复的点云数据进行网格化,使其重建出精确的目标物体或场景的3维轮廓.从实验结果可以观察到,本文3维重建方法可以有效减少深度图融合多对一映射重复投影问题所带来的负面影响,使重建结果更加接近于真实物体,达到较好的效果.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 误差云映射的深度融合3维重建
来源期刊 中国图象图形学报 学科 工学
关键词 3维重建 视频深度图 误差云 3维定点优化 空间分别率
年,卷(期) 2013,(5) 所属期刊栏目 “第9届中国计算机图形学大会”专栏
研究方向 页码范围 607-612
页数 6页 分类号 TP391
字数 4206字 语种 中文
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
3维重建
视频深度图
误差云
3维定点优化
空间分别率
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
出版文献量(篇)
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17
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