基于深度相机的教室场景三维重建与自由视点图像生成

发布时间:2023-12-11 19:58
  超级三维课堂是指利用三维重建,虚拟现实等技术提供三维沉浸式教学场景的教学方式。它将使得网络教学更具吸引力,是未来教学的新模态。重建完整的教室场景三维模型是开发实现超级三维课堂的前提和基础。RGB-D相机可以实时获取场景深度图像,能方便的用于室内场景的视觉三维重建。但是,由于教室场景光照环境复杂,获取的深度图像存在噪声和空洞,导致重建的三维模型存在孔洞。因此,针对复杂教室场景中采集到的深度图像进行修复,为三维重建提供更精确的数据,具有重要意义。为了重建更完整的教室场景三维模型,提出先利用深度图像显著性检测和阈值分割填补噪声区域再融合彩色图像边界检测与表面法线估计修复深度图像的方法。首先,通过深度图像显著性检测与阈值分割提取出深度图像中噪声区域的位置,利用检测结果对噪声区域进行填充。然后,通过训练卷积神经网络对彩色图像进行边界检测与表面法线估计,融合噪声填充后的深度图像、边界检测图和表面法线估计图进行全局优化修复原始深度图,完成深度信息的补全。为教室场景的三维重建提供更精确的数据,从而修复三维模型孔洞。然后将修复后的深度图像和对齐的彩色图像作为输入,采用截断符号距离模型进行三维重建,得到教...

【文章页数】:79 页

【学位级别】:硕士

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摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 国内外相关研究进展
    1.3 研究内容与章节安排
    1.4 本章小结
2 典型教室场景特点分析与三维数据采集
    2.1 教室布局与物体纹理特性
    2.2 教室环境光源与光学特性
    2.3 教室场景三维数据采集
    2.4 本章小结
3 教室场景三维重建
    3.1 系统总体框架
    3.2 深度图像显著性检测与阈值分割
    3.3 深度图像修复
    3.4 基于截断符号距离模型的教室场景三维重建
    3.5 本章小结
4 自由视点图像生成
    4.1 三维模型的可视化与自由视点图像生成
    4.2 OpenGL优化加速
    4.3 本章小结
5 实验结果与分析
    5.1 实验平台与实验方案
    5.2 深度图像修复实验结果对比与分析
    5.3 教室场景三维重建实验与结果分析
    5.4 三维模型可视化与自由视点图像生成实验与结果分析
    5.5 本章小结
6 总结与展望
    6.1 本文主要研究工作
    6.2 研究展望
致谢
参考文献
附录1 攻读学位期间的研究成果
附录2 攻读学位期间参与的项目



本文编号:3873268

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