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摘要:
基于图像的立体重建技术直接通过多幅二维图像获取物体的三维数据模型,建模自动化程度高,且不需要任何先验信息和特殊硬件支持。但对于具有精致雕刻的中国古式建筑以及非平行拍摄的大型室外场景,现有的基于图像的三维重建技术重建模型往往存在细节信息丢失、数据散乱现象,使得重建结果不够精确。针对这一问题,综合考虑模型的光照信息、纹理阴影、凹凸感等多种特征,通过给出特征候选点匹配策略及对初始点云的可靠性排序,提出了一种多特征三维稠密重建算法MFPMVS(patch with multiple features based multi-view stereopsis)。实验表明,MFPMVS算法与经典的PMVS(patch based multi-view stereopsis)算法相比,重建得到的三维点云更加密集;凹凸感较强的模型重建细节更为细腻;仰拍得到的模型重建结果中漏洞明显减少,边缘细节信息更加完整。算法能够更稳定、鲁棒地重建出物体的三维模型,具有很高的实用价值。
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文献信息
篇名 多特征三维稠密重建方法
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 立体重建 MFPMVS算法 PMVS算法 特征匹配
年,卷(期) 2015,(5) 所属期刊栏目 人工智能与模式识别
研究方向 页码范围 594-603
页数 10页 分类号 TP391
字数 4436字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.1409061
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王文剑 山西大学计算机与信息技术学院 97 798 14.0 23.0
2 白雪飞 山西大学计算机与信息技术学院 9 105 8.0 9.0
3 史颖 山西大学计算机与信息技术学院 2 20 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
立体重建
MFPMVS算法
PMVS算法
特征匹配
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研究来源
研究分支
研究去脉
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计算机科学与探索
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1673-9418
11-5602/TP
大16开
北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
82-560
2007
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