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1、三維場(chǎng)景建模一直以來(lái)都是計(jì)算機(jī)圖形圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)中最活躍的研究領(lǐng)域之一。它在工業(yè)設(shè)計(jì)與制造、娛樂(lè)、教育、視聽藝術(shù)及軍事等方面都有廣泛的應(yīng)用。研究人員對(duì)三維場(chǎng)景建模做了很多的探索,在這些工作中如下的兩方面非常具有代表性。一方面是基于圖像的三維場(chǎng)景建模。由于它直接以從真實(shí)場(chǎng)景獲得的圖像為基礎(chǔ)生成虛擬場(chǎng)景,因而它產(chǎn)生的場(chǎng)景逼真、自然?;趫D像的場(chǎng)景建模通常包括特征提取與匹配、相機(jī)標(biāo)定、立體匹配、深度恢復(fù)和深度插值等關(guān)鍵組成部分。另一方面
2、是三維場(chǎng)景的自動(dòng)創(chuàng)建。由于它融入人工智能領(lǐng)域的相應(yīng)知識(shí)到三維場(chǎng)景創(chuàng)建過(guò)程中,提高了場(chǎng)景的智能化創(chuàng)建程度,因而它使得三維場(chǎng)景建模更加方便和高效。三維場(chǎng)景自動(dòng)創(chuàng)建的關(guān)鍵在于通過(guò)空間推理等有效的方法確定場(chǎng)景中對(duì)象的布局。
本文針對(duì)以上具有代表性的兩種三維場(chǎng)景建模方法進(jìn)行研究,研究解決其中的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題,包括相機(jī)標(biāo)定方法、特征描述方法,以及三維空間中的定性空間關(guān)系的描述與推理、含空間推理的對(duì)象布局算法,研究含空間推理的三維場(chǎng)景自動(dòng)
3、構(gòu)建的框架體系等,通過(guò)解決這些關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題為三維場(chǎng)景建模提供支撐。
本文的主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)如下:
1.提出一種在線重標(biāo)定的框架。該方法分為初始標(biāo)定和重標(biāo)定兩個(gè)階段。除初始標(biāo)定階段需要使用標(biāo)定模板外,針對(duì)同一場(chǎng)景所做的重標(biāo)定不再需要使用標(biāo)定模板,因而不需中斷在線任務(wù)的執(zhí)行。能自動(dòng)維持計(jì)算機(jī)視覺(jué)和攝影測(cè)量任務(wù)中的相機(jī)標(biāo)定。并且在時(shí)間效率和精確性方面,相比在線自標(biāo)定方法,取得更好的性能。
2.提出帶有
4、旋轉(zhuǎn)角策略的改進(jìn)的基于旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)的自標(biāo)定方法。該方法考慮了相機(jī)旋轉(zhuǎn)過(guò)程中的平移。在標(biāo)定之前先計(jì)算了相機(jī)不同旋轉(zhuǎn)方位之間的旋轉(zhuǎn)角,然后在不同的旋轉(zhuǎn)角情形下使用不同和非常合適的策略進(jìn)行自標(biāo)定。相比基于相機(jī)純旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)的自標(biāo)定方法,該方法獲得了更高的標(biāo)定精度,由此產(chǎn)生了更好的標(biāo)定結(jié)果。
3.提出一種基于SIFT的特征描述符框架。通過(guò)將顏色和全局信息合成到SIFT描述符中,提高特征描述符的特異性和魯棒性,減少特征匹配時(shí)的失配。其中,使
5、用對(duì)數(shù)極坐標(biāo)直方圖分別構(gòu)建了框架中的三個(gè)顏色不變性分量和全局分量。在構(gòu)建特征點(diǎn)描述符過(guò)程中,通過(guò)為每一個(gè)特征點(diǎn)計(jì)算和使用橢圓鄰域,使描述符框架對(duì)通常的圖像仿射變換保持了良好的不變性。
4.研究三維空間下的定性空間描述和推理,提出了一個(gè)以場(chǎng)景的文本描述作為輸入,基于Maya的含空間推理的三維場(chǎng)景自動(dòng)創(chuàng)建方法及其框架。該方法最關(guān)鍵之處在于給出了含空間推理的對(duì)象布局決定算法,該算法對(duì)從場(chǎng)景描述文本中抽取的定性空間方位關(guān)系進(jìn)行了定
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