一种基于场景图分割的混合式多视图三维重建方法

• 作者: 吴止锾 易辉 薛俊诗 陈向宁
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 机器视觉 多视图三维重建 场景图分割 核K均值算法 迭代优化 混合式重建
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 782-795
• 页数: 14页
• 字数: 9190字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.c180155

摘要

针对大范围三维重建,重建效率较低和重建稳定性、精度差等问题,提出了一种基于场景图分割的大范围混合式多视图三维重建方法.该方法首先使用多层次加权核K均值算法进行场景图分割;然后,分别对每个子场景图进行混合式重建,生成对应的子模型,通过场景图分割、混合式重建和局部优化等方法提高重建效率、降低计算资源消耗,并综合采用强化的最佳影像选择标准、稳健的三角测量方法和迭代优化等策略,提高重建精度和稳健性;最后,对所有子模型进行合并,完成大范围三维重建.分别使用互联网收集数据和无人机航拍数据进行了验证,并与1DSFM、HSFM算法在计算精度和计算效率等方面进行了比较.实验结果表明,本文算法大大提高了计算效率、计算精度,能充分保证重建模型的完整性,并具备单机大范围场景三维重建能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴止锾	航天工程大学航天信息学院	7	8	1.0	2.0
2	薛俊诗	航天工程大学航天信息学院	4	5	1.0	2.0
3	易辉	航天工程大学航天信息学院	2	0	0.0	0.0
4	陈向宁	航天工程大学航天信息学院	3	0	0.0	0.0