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单目多角度三维重建技术研究

更新时间:2009-03-28

随着计算机视觉及3D技术高速发展,三维重建技术是当前研究的热点以及重点之一。利用二维图像生成的三维图像原理:基于提取算法,从图像中找到关键的特征数值[1],然后利用匹配算法[2],找与之对应的匹配点对集,最后基于三维重建算法[3]中的关键参数值,将其重建出来。与双目或者多目立体视觉[4]相比较,单目型立体视觉在成本、运行以及结构等方面呈现出众多优势之处,最为明显的是在智能设备的流行,采集图片信息的设备成本越来越低,使用单目摄像头对待建目标进行重建成为一个新的热点。

本文采用单目多角度图片方式对不规则模型进行三维重建。需要通过二维图像获取信息,将特征点的获取视为重建的重点,提出了一种ORB-SIFT(Oriented FAST and Rotated BRIEF——Scale Invariant Feature Transform)特征提取优化算法,各特征点在图像种的分布也较为匀质。采用基于最小生成树多角度的匹配算法,在获取特征点后,能够提高匹配率及高质量立体点云。通过立体点云并结合改进后的三维角度立体视觉(PMVS)算法[5]进行三维重建,有效的完成简单的重建过程。

1 ORB-SIFT特征提取

极值点检测:当处于受限制条件时,Gauss函数为唯一尺度空间平滑函数。将图像 F( x, y) 尺度定义为函数 L ( x, y, σ),式中σ属于尺度因子,是由图像 F( x, y)和 Gauss函数卷积后所获取的:

 
 

上式中,常数k分开相邻的两个尺度.在完成极值点的检测后,要求去掉其中的不稳极值点,推动特征点匹配精度的提升,同时删除低对比度极值点,先在某极值点位置对实施泰勒展开:

 

由(3)式求X的偏导数并令其为零,可得到极值点X有:

蓝宝石玻璃表背,可见大夹板的环形日内瓦条纹与陀飞轮同心,如涟漪散开;夹板上的小窗分别显示小时、星期、月份及闰年,围着大夹板的日期转碟从机心两面都可见;这多项显示功能组成精密的万年历系统完全为Grand Récital腕表研制,精彩构思确保时间及天文功能显示精准无误。

 

将节点加入到匹配对中以后,开始进行特征点的匹配,然后依据该特征点来实现匹配图 G feat 的建立,将图中的连通子图抽取以后将不相同的子图去除,最终实现的图中每一个连通子图都与提条特征线相对应。

 

通过最小生成树,预先确定可能存在之匹配关系图像,可以保障多数特征匹配时仅与相关图像内运行。记属于包含幅图像之图像集合V内各图像提取点特征集合,其中对应图像Vi下所提取之图像特征点。针对下每个特征点,第一点要求搜索其于下之最近邻。接着计算一个 m ×m 维最近邻得分矩阵 η ,该矩阵下所有元素属于图像Vi下所有特征点产生大图像Vj下之个数,矩阵 η对角元素0。图像特征描述向量64维。可见,F ( v)为高维空间数据,将其特征量进行近似最邻近之搜索,再定义两幅图像的匹配代价:

深圳港水上“巴士”即华南公共驳船快线,是深圳西部港区(SCT/CCT)借自身地理位置优势,利用便捷的珠江水系,打造的水路支线集疏运服务网络.截至2016年快线网络已覆盖了华南地区13个港口城市,21个区,53个内河及沿海码头,开辟了45条定期定班的驳船支线及多条不定期航线,华南公共驳船快线覆盖的港口城市及涉及的港口数如表1所示.

特征点提取算法:以SIFT算法获取特征点和质心方向后,以视觉信息特征点检测和描述(ORB)算法[6]进行描述,将拥有旋转不变性和尺度不变性算子,对其展开匹配,这个过程内,对特征点数量上和分布展开改进,达到维持原始ORB算法之尺度不变性,并保留其旋转不变性和计算速度快的特征。

2 最小生成树的特征匹配

若存在,则将极值点删除,同时删除对比度低下及边缘中的极值点,以获得稳定度高的极值点,这是运用计算主曲率比值获取的。

 

获得 G img 两幅图像两两匹配代价后,创建无向完全图此图下各顶点均代表一幅图像,每条边权重为此边连接下两幅图像匹配之代价。在计算初始匹配代价图后,运用 P rim算法对图进行最小生成树遍历,此时多视图下图像均构建起起联系。

小丽是职业女性,有一份行政助理的工作,有房有车,整天忙碌着,似乎充实而幸福,可是老公在外地工作,谁都不肯为爱放弃自己的事业,表面上两人生活优越,可是由于长期异地分居,婚姻早已亮起了红灯。

for iter = 1 toηido ,将 G img 的最小生成树进行抽取,然后使用 G mst 表示,把 G img 、G mst两者之间重合的边权重设为1。把匹配图相连接的节点加入到图像匹配对中。

在三维重建中最主要的部分就是匹配的算法以及对图中特征点的提取,在对特征点匹配时依据得到的特征点来实现初始模型的建立,本实验设计中在生成最小生成树特征和特征点提取的过程中使用的是 ORB-SIFT算子实现,在经过相应的实验分析得到,使用该算子提取得到的特征进行匹配。其中,操作系统是 Microsoft Windows7,C PU 是 I ntel 15 3570、内存大小是 4 GDDR3, 采用 C ++ 中 o pencv软件来实现。

通过MST定义两幅图像特征点相似性之直观方式。若于MST内,两幅图像距离近,则其拥有较多数量匹配特征点,反过来如果两个图像于MST结构内在较大的距离,则其匹配特征点对数少,通过MST为匹配代价的最大优点体现在:有效地降低特征点于无关图像内匹配时间,同时,有助于后续多视图特征点轨迹产生。

特征匹配算法:将图像中的特征提取出来以后使用表示。基于(4)实现对无向完全图像匹配图 G img进行创建,同时实现计算两幅图像的匹配代价。

将式(4)带入式(3)中有:

3 实验结果

遵循着中国线条的经典,或者说,完善着从书法分离出来的,同时也是束缚的线条的意义和形式,在结束中国卷轴室内风景画时代之后,这位画家仍旧为我们保存着能让我们兴奋得精神失常的中国传统画的视角。我们西方人习惯于把视角看作是一种逃避,包括立体主义,它们不过是用一个固定的点——“观看”的那个点,来逃避另外那些我们不想描绘太多的事物。因而之后的种主义,或者说各种逃避都与观看方式有关。比如抽象派,立体主义,德国表现主义。

使用相机来对需要获取信息的区域进行多个角度的拍摄,然后从图片中实现信息的获取。选择50张多个角度的照片作为特征点提取的初始图像信息,如图1所示。

基于最小生成树多角度特征点匹配算法较原PMVS算法的匹配有更好的效果。使用原PMVS算法的特征点匹配、基于最小生成树多角度特征点匹配算法进行实验,实验结果如图2和图3所示。

公允价值的真实性一直以来都得不到满足,很多经济学者都提出反对采用公允价值进行计量,因为他们认为它是一项牺牲真实性满足相关性的一项计量手段,并且我国现在很多现行交易市场体系不够完善,例如:在市场交易体系下,更多的是采用不太合理的估值技术,价格并不能真实反应价值量,对未来净现金流进行预测这一方法存在很大弊端,因为未来净现金流时间、地点、金额往往都是不确定的因素,现成的主观估计成分偏大,而且一些公司还有可能虚增会计利润,利用投资收益或者利用金融资产的计量等手段调节利益。因此,即使公允价值这种计量方式很有价值,但也决不能以牺牲真实性为代价。

  

图1 实验部分照片

  

图2 原PMVS特征点匹配

  

图3 基于最小生成树多角度特征点匹配

从表1中可以看出,原PMVS算法匹配到的照片数量和特征点匹配数上明显少于基于最小生成多角度特征点匹配算法,而在基于最小生成树多角度特征点匹配算法由于它提出的匹配代价,使得匹配有较高的提升,因而匹配成功的照片和特征点数也就很多。

 

表1 实验数据

  

匹配照片数量 特征点匹配数 时间(min)Pmvs算法特征点匹配 33 120144 30改进后特征点匹配 41 143674 34

4 结论

由于提取出的特征点需要进行匹配,使得需要一种高效的匹配算法,基于最小生成树的多角度特征点匹配算法能够获得更多的特征点匹配数,增强了三维重建所需的图片信息,提高三维重建的效果。

参考文献

[1]剪欣,周泉,黄欢.3D激光扫描仪在散货料场三维建模中的应用[J].港口装卸,2018(1):32-35.

[2]胡威,陈如东,杨洪宽等.DSA三维重建后处理技术在颈内动脉海绵窦瘘治疗中的应用价值[J].放射学实践,2018(2):206-209.

[3]王培培,孙九爱.一种基于SFS的视乳头三维形貌重建方法[J].中国生物医学工程学报,2018,37(1):119-123.

[4]黄松梅,毕远伟,刘殿通等.双目立体视觉非接触式测量研究[J].烟台大学学报(自然科学与工程版),2017,30(4):323-327.

[5]刘崇超.空间翻滚非合作目标位姿及运动参数视觉识别技术研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2017.

[6]李卓,刘洁瑜,李辉等.基于ORB-LATCH的特征检测与描述算法[J].计算机应用,2017,37(6):1759-1762,1781.

 
刘艳菊,李伯权,王崇,刘佳星,任行
《科学技术创新》 2018年第16期
《科学技术创新》2018年第16期文献

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