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基于Wireframe的平面检测与匹配技术的研究与实现

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基于Wireframe的平面检测与匹配技术的研究与实现

作者：周乐乐电子科技大学

学位级别：硕士

人类视觉系统在感知场景几何结构上具有先天的优势,可以毫不费力的提取出场景中的点,线和平面等几何结构。如何让计算机也具有类似人类视觉系统感知外部场景结构的能力是计算机视觉领域中的一个基本问题。二维图像可以认为是三维世界在... 详细信息

人类视觉系统在感知场景几何结构上具有先天的优势,可以毫不费力的提取出场景中的点,线和平面等几何结构。如何让计算机也具有类似人类视觉系统感知外部场景结构的能力是计算机视觉领域中的一个基本问题。二维图像可以认为是三维世界在二维空间上的投影,蕴含着丰富的现实世界的三维结构信息。从二维图像中提取三维场景中的几何结构信息是场景结构解析中的研究热点。Wireframe在表示场景几何结构信息上具有简洁高效的特点,是二维图像场景结构解析中广泛采用的一种表示方式。而以往Wireframe相关工作仅采用点和线等独立的几何基元来解析场景结构,本文研究的出发点是希望采用由平面顶点构成的封闭Wireframe多边形平面来解析场景结构。这种表示方式在几何语义上不仅涵盖了孤立的点和线的信息,而且还涵盖了平面区域的几何信息,是一种更为合理高效的场景结构解析表示方式。快速准确的从二维图像中提取点和多边形平面,进而实现对场景结构的解析,对于许多计算机视觉领域比如三维重建,虚拟现实,增强现实,机器人导航等有着重要的意义。本文通过3D建模合成了一个城市建筑物场景外墙平面数据集,对不同城市街区不同视角下的外墙场景拍摄的图像进行了详细的标注,包括建筑物外墙平面的实例分割标注,外墙平面顶点标注,外墙平面封闭线框Wireframe标注等,为本文基于Wireframe的平面检测的研究提供了数据支撑。同时,对同一场景不同视角下的拍摄图像,提供了对应平面区域的标注,使得数据可以应用于不同视角图像的区域匹配任务。基于本文制作的数据集,本文主要研究内容分成如下两个部分:(1)基于Wireframe的平面检测部分。此部分搭建了用于平面检测的神经网络结构。为了获得基于Wireframe的平面多边形表示,将平面检测拆分成实例分割任务和平面顶点检测任务。主要思想是利用平面分割作为先验提取平面的所有顶点及对平面顶点排序提供依据。在平面顶点检测中,为了降低正负样本不均对顶点检测的影响,采用了focal loss作为顶点预测的损失函数。另外,引入了注意力机制,同时,采用中继监督的思想,使用高斯核函数扩大顶点的范围,使神经网络由粗及精的逐步定位顶点准确位置。通过消融实验验证了各措施对顶点检测性能的影响。最后,通过对预测的顶点进行非极大值抑制,过滤掉部分冗余的预测顶点,得到相对精确的预测顶点。为了将平面顶点连接成封闭Wireframe多边形来表示平面,提出了基于平面分割掩膜和平面顶点的封闭Wireframe多边形构造算法。另外,提出了顶点循环简化算法,进一步过滤构成单个平面的冗余顶点,最终形成平面的封闭Wireframe表示。为了衡量封闭Wireframe多边形对平面的表示质量,提出了紧凑程度指标,用于衡量输出的Wireframe多边形与标签Wireframe顶点数量之间的差异。(2)平面匹配部分。利用平面检测分支训练的神经网络作为左右视图的特征提取器,提取每个平面对应的特征描述子。提出了基于特征描述子的平面匹配算法,并展示了本文提出的基于平面特征描述子的平面匹配算法的可视化结果,分析了影响匹配结果的各个因素,证明了匹配算法的有效性。

关键词：场景结构解析点检测平面检测平面匹配

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移动视点视频的平面检测与跟踪

计算机辅助设计与图形学学报 2019年第12期31卷 2074-2081页

作者：刘艳丽李志明赵晓莹邢冠宇四川大学计算机学院成都610000 四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室成都610000

针对广泛存在的建筑物场景,提出了一种基于视频的平面检测与跟踪算法.算法分为3步,给定初始帧图像中的平面边界,第1步通过相邻2帧图像间的单应性矩阵跟踪平面边界,由于单应性矩阵跟踪会导致累积误差,首先采用RANSAC算法拟合边界线段,再... 详细信息

针对广泛存在的建筑物场景,提出了一种基于视频的平面检测与跟踪算法.算法分为3步,给定初始帧图像中的平面边界,第1步通过相邻2帧图像间的单应性矩阵跟踪平面边界,由于单应性矩阵跟踪会导致累积误差,首先采用RANSAC算法拟合边界线段,再使用绝对二次曲线约束和LM算法优化平面边界.第2步检测新出现的平面,根据原平面边界是由两组不同的平行线段组成提取该平面外围的第三类平行线段,由此判断是否有新的平面出现并检测新平面边界.第3步在检测到新平面边界后跟踪当前帧的所有平面到下一帧,当新出现的平面区域有增加或减少时,根据同一平面材质相似这一信息使用漫水填充和图像分割更新平面边界.最后,采用5个真实场景进行了实验,结果表明,文中算法能准确、稳定地在线检测与跟踪视频中的平面边界.

关键词：移动视点平面检测平面跟踪

一种无需随机搜索策略的自动平面检测方法(英文)

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Journal of Southeast University(English Edition) 2003年第3期19卷 216-220页

作者：李中科杨晓辉吴乐南东南大学无线电工程系南京210096

本文提出一种新的能快速从 2幅投影图像中自动检测平面的方法 .首先通过引入互相关对Scatt特征点匹配结果作后处理得到可靠的点点匹配 ,然后根据 2幅图片间特征分布的近似不变性从特征点匹配得到特征线匹配 ,继而将特征点按照与特征线... 详细信息

本文提出一种新的能快速从 2幅投影图像中自动检测平面的方法 .首先通过引入互相关对Scatt特征点匹配结果作后处理得到可靠的点点匹配 ,然后根据 2幅图片间特征分布的近似不变性从特征点匹配得到特征线匹配 ,继而将特征点按照与特征线的几何关系进行分组 ,作为初始集合估计平面单应矩阵 ,将特征点按所属平面分组 .此方法能有效地避免随机的全局搜索 .此方法尤其适于人造场景的平面检测问题 .实验表明了此方法的有效性 .

关键词：平面检测特征匹配平面单应矩阵计算机视觉随机搜索策略 Scatt特征点

点云下地平面检测的RGB-D相机外参自动标定

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中国图象图形学报 2018年第6期23卷 866-873页

作者：孙士杰宋焕生张朝阳张文涛王璇长安大学西安710064

目的 RGB-D相机的外参数可以被用来将相机坐标系下的点云转换到世界坐标系的点云,可以应用在3维场景重建、3维测量、机器人、目标检测等领域。一般的标定方法利用标定物(比如棋盘)对RGB-D彩色相机的外参标定,但并未利用深度信息,故很难... 详细信息

目的 RGB-D相机的外参数可以被用来将相机坐标系下的点云转换到世界坐标系的点云,可以应用在3维场景重建、3维测量、机器人、目标检测等领域。一般的标定方法利用标定物(比如棋盘)对RGB-D彩色相机的外参标定,但并未利用深度信息,故很难简化标定过程,因此,若充分利用深度信息,则极大地简化外参标定的流程。基于彩色图的标定方法,其标定的对象是深度传感器,然而,RGB-D相机大部分则应用基于深度传感器,而基于深度信息的标定方法则可以直接标定深度传感器的姿势。方法首先将深度图转化为相机坐标系下的3维点云,利用MELSAC方法自动检测3维点云中的平面,根据地平面与世界坐标系的约束关系,遍历并筛选平面,直至得到地平面,利用地平面与相机坐标系的空间关系,最终计算出相机的外参数,即相机坐标系内的点与世界坐标系内的点的转换矩阵。结果实验以棋盘的外参标定方法为基准,处理从Prime Sense相机所采集的RGB-D视频流,结果表明,外参标定平均侧倾角误差为-1.14°,平均俯仰角误差为4.57°,平均相机高度误差为3.96 cm。结论该方法通过自动检测地平面,准确估计出相机的外参数,具有很强的自动化,此外,算法具有较高地并行性,进行并行优化后,具有实时性,可应用于自动估计机器人姿势。

关键词： RGB-D相机自动标定 3维点云平面检测深度图

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基于体密度变化率的点云多平面检测算法

计算机应用 2013年第5期33卷 1411-1415,1419页

作者：储珺吴侗王璐南昌航空大学计算机视觉研究所南昌330063

针对以往点云多平面检测算法运算时间长、检测结果的准确性易受噪声影响这一问题,提出了一种基于点云几何统计特征的多平面检测算法。该方法首先根据体密度变化率对点云进行粗分割,然后利用多元随机抽样一致性算法(Multi-RANSAC)进行多... 详细信息

针对以往点云多平面检测算法运算时间长、检测结果的准确性易受噪声影响这一问题,提出了一种基于点云几何统计特征的多平面检测算法。该方法首先根据体密度变化率对点云进行粗分割,然后利用多元随机抽样一致性算法(Multi-RANSAC)进行多平面拟合,最后提出了一种新的合并约束条件对拟合的初始平面进行优化合并。实验结果证明,该算法易于实现,能有效减少累积噪声对检测结果的影响,提高平面检测的正确率,极大地减少了计算时间开销。

关键词：平面检测点云分割随机抽样一致性算法平面拟合体密度

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基于点云多平面检测的三维重建关键技术研究

基于点云多平面检测的三维重建关键技术研究

作者：吴侗南昌航空大学

学位级别：硕士

场景三维重建技术在智慧城市、定位导航、作战指挥等经济、生活、军事领域起着十分重要的作用，多年来一直是科学研究人员讨论研究的热点。三维重建技术包含三维点云数据获取、模型拟合、场景渲染等一系列环节。由于在城市场景中平面结... 详细信息

场景三维重建技术在智慧城市、定位导航、作战指挥等经济、生活、军事领域起着十分重要的作用，多年来一直是科学研究人员讨论研究的热点。三维重建技术包含三维点云数据获取、模型拟合、场景渲染等一系列环节。由于在城市场景中平面结构大量存在且具有丰富的语义信息，自动实时的拟合平面模型对三维重建意义重大，故本课题重点对场景点云中多平面检测算法进行改进，并对检测结果进行了三维可视化渲染，在此之前，利用Kinect获取了配准的三维点云和纹理图像数据。首先，本文对Kinect的工作原理和针孔相机成像模型进行了分析，建立了Kinect颜色相机和深度相机畸变模型，采用棋盘格对Kinect进行颜色和深度联合标定，并根据透视成像原理，提出了获取精确配准的三维点云和纹理图像数据的方法。在此基础上，本课题采用一种分步策略进行多平面检测，提出了点云体密度变化率的概念，根据构建的体密度变化率直方图对点云进行粗分割，再利用Multi-RANSAC算法进行多平面检测，缩小了循环迭代过程中要处理的数据量，消除了累积噪声对算法精度的影响。根据检测到的初始平面的法向量和质心位置之间的关系，本文提出了一种新的合并约束条件对平面进行优化，解决了不同深度平行平面混乱合并的问题，提高了拟合模型的完整性。最后，我们以Kinect获得的纹理图像和点云中多平面检测的结果为基础，依据经典的卷包裹算法，将模型凸包的求取由世界坐标空间转换到了二维图像空间进行，降低了算法的计算量，并利用OPENGL编程实现简单场景模型绘制、纹理贴图以及特定交互控制功能，提高了场景渲染的速度。本文算法实验是在VisualStudio2008编程环境下，采用C++编程语言结合OPenCV2.1、OpenGL实现的。

关键词： Kinect标定平面检测随机抽样一致性算法三维重建纹理贴图

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高精度小平面干涉检测技术研究

高精度小平面干涉检测技术研究

作者：刘婷西安工业大学

学位级别：硕士

光学元件表面高精度的检测一直是光学检测领域追求的目标。目前国外高精度干涉检测技术的水平处于领先地位,高精度干涉检测仪器大多为相移干涉仪,它需要高精度的相移器件以及对应的移相误差算法和移相标定算法。为了利用相移干涉算法高... 详细信息

光学元件表面高精度的检测一直是光学检测领域追求的目标。目前国外高精度干涉检测技术的水平处于领先地位,高精度干涉检测仪器大多为相移干涉仪,它需要高精度的相移器件以及对应的移相误差算法和移相标定算法。为了利用相移干涉算法高精度的优点,又能避免相移器件带来复杂的误差,本文在菲索型干涉结构的基础上采用了不需要硬件相移器件的虚拟数字相移技术。该技术避免硬件相移器件的相移误差,并保证相移量的准确性,适用于各个口径的光学平面检测。因此展开对虚拟数字相移干涉技术的研究具有重要意义和应用价值,主要研究内容有：首先论述了相移干涉术的基本原理、影响移相干涉高精度检测的关键因素以及虚拟数字相移的基本原理;其次运用Matlab软件仿真分析了标准四步相移算法、傅里叶变换算法和虚拟数字相移算法的相位提取技术的精度;针对口径为φ50mm的小平面(PV值为0.0473λ, RMS值为0.0112λ)进行仿真,使用虚拟数字相移法重建该波面,得到该波面面形(PV值为0.0496λ,RMS值为0.0112λ),仿真检测面形与原始面形的波面残差的PV值为0.005λ, RMS值为0.00037λ,达到了高精度的检测要求。在实施虚拟数字相移的过程中,会引入滤波的问题,本文提出了一种简化的滤波方式,在滤波时同时提取正负一级频谱,不需要做频谱移中处理。该方法可以避免傅里叶变换中常见的频谱移中误差,同时也简化了提频过程。仿真实验验证了该方法提频的正确性,并且具有简单高效的特点。使用ZYGO干涉仪对样品进行测量并获得了干涉图像,被测平面的PV值为0.216λ,RMS值为0.017λ。运用虚拟数字相移算法对该干涉图进行处理分析,获得被测平面的面形PV值为0.231λ,RMS值为0.034λ。通过对样品进行测量,并对实验过程中的系统误差进行分析,证明该算法可以实现高精度的相位检测,并且非常适用于生产现场的高精度面形检测。

关键词：平面检测相移干涉菲索干涉虚拟数字相移 Zernike拟合

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基于区域匹配的图像平面检测

基于区域匹配的图像平面检测

作者：张梦琳山东大学

学位级别：硕士

在我们的日常生活场景中存在着大量的平面,而平面凭借其自身特殊的结构特征,在计算机视觉领域发挥着越来越重要的作用。自动提取出复杂场景中的各个平面,在图像配准、相机标定、三维重建、增强现实等方面都有广泛的应用。二维图像的平... 详细信息

在我们的日常生活场景中存在着大量的平面,而平面凭借其自身特殊的结构特征,在计算机视觉领域发挥着越来越重要的作用。自动提取出复杂场景中的各个平面,在图像配准、相机标定、三维重建、增强现实等方面都有广泛的应用。二维图像的平面检测工作,最常用的方法是采用像素点在不同视角下的运动特征,即单应性矩阵定义平面模型,利用特征点对到模型的匹配进行平面拟合。这种匹配方法只采用特征点对的坐标偏移量来计算匹配度,容易出现误差,限制了平面检测算法的准确度和鲁棒性。另一方面,得到的结果仅仅是对离散稀疏的特征点按照所属平面进行分类,不是对整张图像连续的像素的分类。在缺乏纹理的光滑平面检测不到特征点,因而无法提取出对应的平面。同时,采用固定的阈值作为平面划分的标准不能适应不同场景下多尺度划分的需求。针对这些问题,本文提出一种基于区域匹配的平面检测方法。首先对随机取样一致性的平面拟合算法进行改进,利用线段和区域匹配,提高平面拟合的准确度和精确度,生成平面模型候选。其次利用区域到模型的匹配性度量,为每个初始区域分配最佳匹配的平面候选。并根据区域的共面性,层次地合并相邻区域,构造平面提取的层次树。至此,我们可以灵活选择任意层次,得到对整张图像的平面划分结果。本文大胆尝试引入区域的概念,将传统平面模型拟合问题转化成层次聚类的区域合并问题,实验证明,在复杂场景平面检测任务中有很好的表现。

关键词：平面检测区域匹配线段匹配区域合并层次

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高精度平面检测技术及在发动机制造中的应用

高精度平面检测技术及在发动机制造中的应用