建筑室内空间虚拟场景多视图三维重建方法

发布时间：2022-12-07 05:12

　　传统方法在重建过程中由于采集的数据较多且具有连续性,会出现数据跃迁等问题,导致重建的精准度与完整度不高。为此提出建筑室内空间虚拟场景多视图三维重建方法。对三维采样集合点做多视图融合处理,以此获取完整的三维信息,并计算采样点的深度置信度,剔除冗余融合数据。根据数据处理结果结合三点测量方法,确定最佳主视图和副视图,再经过多次迭代达到优化生长的目的,并在因式分解的基础上利用三维模型像素求取特征点集合。最后根据连续深度融合方式求解该特征点对应的三维虚拟空间点,即可实现建筑室内空间虚拟场景多视图的三维重建。通过实验证明,所提方法在重建过程中趋光性能平稳,重建准确度高,可以呈现出最佳的三维虚拟场景效果。 

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 引言
2 多视图采样点融合
3 空间虚拟场景下多视图三维重建方法
    3.1 基于生长优化的最佳视图确定
    3.2 基于因式分解的室内空间虚拟场景特征点匹配
    3.3 基于连续深度多融合的多视图三维重建
4 仿真数据分析与研究
5 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多特征图金字塔融合深度网络的遥感图像语义分割[J]. 赵斐,张文凯,闫志远,于泓峰,刁文辉.  电子与信息学报. 2019(10)
[2]真三维地质模型构建的球体测地线八叉树网格方法[J]. 王金鑫,赵光成,禄丰年,张古彬,曾涛,乔天荣.  地球信息科学学报. 2019(08)
[3]变分贝叶斯框架中的多帧图像盲超分辨[J]. 闵雷,杨平,许冰,刘永.  光电工程. 2019(06)
[4]有限视角下不完全投影图像迭代重建仿真[J]. 农忠海.  计算机仿真. 2019(06)
[5]基于改进三点测量法的圆径测量研究[J]. 钟亦林,吴恩启,蔡潇雨,魏佳斯,雷李华.  红外与激光工程. 2019(05)
[6]基于视觉空间定向理论的虚拟现实空间重构[J]. 夏振平,胡伏原,程成,顾敏明.  液晶与显示. 2019(02)
[7]改进的深度置信网络分类算法研究[J]. 徐毅,李蓓蓓,宋威.  计算机科学与探索. 2019(04)
[8]基于点线投影模型与几何误差制约规则的图像匹配算法[J]. 余震,何留杰,王振飞.  电子测量与仪器学报. 2018(04)
[9]基于修正隐式Landweber方法的ECT图像重建算法[J]. 陈宇,李洪宇,夏宗基.  计算机工程. 2018(01)
[10]基于稀疏贝叶斯学习的图像重建方法[J]. 方红,王年,章权兵,韦穗.  中国图象图形学报. 2009(06)



本文编号：3712294