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双约束条件下pmvs的改进算法

计算机科学与探索 2017年第11期11卷 1804-1815页

作者：杨文博孙博文哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

pmvs(patch-based multi-view stereo)算法以其良好的表现,在多视立体领域得到广泛应用。然而,算法存在重建模型细节丢失与重建点位置不够精确的问题,这种情况在输入图片较少,重建场景纹理不明显时尤为严重。针对这些不足,对去除候选误... 详细信息

pmvs(patch-based multi-view stereo)算法以其良好的表现,在多视立体领域得到广泛应用。然而,算法存在重建模型细节丢失与重建点位置不够精确的问题,这种情况在输入图片较少,重建场景纹理不明显时尤为严重。针对这些不足,对去除候选误匹配点及对种子点置信度的排序进行了研究:引入USAC(UniversalRANSAC)去除候选误匹配点方法;提出双约束条件策略,筛选出候选空间点中置信度较高的点作为种子点。重建模型细节与原物体的契合度有了很大提高,纹理较少模型的重建点云数明显增加,漏洞也明显减少。通过在真实数据集上的实验,验证了改进算法具有更强的有效性和实用性。

关键词： pmvs算法 Universal-RANSAC 双约束条件多视立体重建

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一种基于多视倾斜影像的pmvs改进算法

河南理工大学学报（自然科学版） 2015年第1期34卷 59-63页

作者：王双亭程锟锟刘晓龙河南理工大学测绘与国土信息工程学院河南焦作454000 中测新图(北京)遥感技术有限责任公司北京100039 中国测绘科学研究院北京100039

针对pmvs算法在多视倾斜影像密集匹配中的不足,结合城市三维建模的物方特点,将高程约束条件、聚类分析方法和候选影像排序策略引入其中,并用格网扩散代替原算法中的六方向扩散,从而形成了一种适合大倾斜影像的pmvs改进算法。实验结果表... 详细信息

针对pmvs算法在多视倾斜影像密集匹配中的不足,结合城市三维建模的物方特点,将高程约束条件、聚类分析方法和候选影像排序策略引入其中,并用格网扩散代替原算法中的六方向扩散,从而形成了一种适合大倾斜影像的pmvs改进算法。实验结果表明:提出的改进算法能有效限制初始匹配的种子点个数,较大程度提高种子点的精度和质量,减小后续扩散和滤波的不确定性,使最终获得的点云个数增加78%,点云漏洞明显减少,甚至消失,为DEM生产和城市三维建模提供了一种新的技术手段。

关键词：多视倾斜影像密集匹配 pmvs算法点云

基于多视倾斜影像的pmvs密集匹配算法的应用

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测绘与空间地理信息 2019年第6期42卷 230-231,235页

作者：王友甘肃省地图院

目前,在摄影测量领域,多视影像密集匹配技术已经成为研究的重点和难点。针对该技术,国内外学者提出了多种密集匹配算法。本文主要采用pmvs多视密集匹配算法,将其应用到多视倾斜航空影像上,根据得到的点云情况,验证该算法在倾斜影像上的... 详细信息

目前,在摄影测量领域,多视影像密集匹配技术已经成为研究的重点和难点。针对该技术,国内外学者提出了多种密集匹配算法。本文主要采用pmvs多视密集匹配算法,将其应用到多视倾斜航空影像上,根据得到的点云情况,验证该算法在倾斜影像上的可行性。

关键词：多视影像密集匹配 pmvs算法

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多特征三维稠密重建方法

计算机科学与探索 2015年第5期9卷 594-603页

作者：史颖王文剑白雪飞山西大学计算机与信息技术学院太原030006

基于图像的立体重建技术直接通过多幅二维图像获取物体的三维数据模型,建模自动化程度高,且不需要任何先验信息和特殊硬件支持。但对于具有精致雕刻的中国古式建筑以及非平行拍摄的大型室外场景,现有的基于图像的三维重建技术重建模型... 详细信息

基于图像的立体重建技术直接通过多幅二维图像获取物体的三维数据模型,建模自动化程度高,且不需要任何先验信息和特殊硬件支持。但对于具有精致雕刻的中国古式建筑以及非平行拍摄的大型室外场景,现有的基于图像的三维重建技术重建模型往往存在细节信息丢失、数据散乱现象,使得重建结果不够精确。针对这一问题,综合考虑模型的光照信息、纹理阴影、凹凸感等多种特征,通过给出特征候选点匹配策略及对初始点云的可靠性排序,提出了一种多特征三维稠密重建算法MFpmvs(patch with multiple features based multi-view stereopsis)。实验表明,MFpmvs算法与经典的pmvs(patch based multi-view stereopsis)算法相比,重建得到的三维点云更加密集;凹凸感较强的模型重建细节更为细腻;仰拍得到的模型重建结果中漏洞明显减少,边缘细节信息更加完整。算法能够更稳定、鲁棒地重建出物体的三维模型,具有很高的实用价值。

关键词：立体重建 MFpmvs算法 pmvs算法特征匹配

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改进拟牛顿算法的点云稠密化应用研究

测绘科学 2021年第12期46卷 83-90页

作者：黎华凯吾沙•塔依尔林木森蒲睿吴浩武汉理工大学资源与环境工程学院武汉430070 华中师范大学城市与环境科学学院武汉430079

针对在三维重建中,利用图像序列重建的方法耗时过长、模型精度低的问题,该文提出一种对离散点云稠密化的优化方法。以图像序列的三维模型重建为背景,在增量式运动恢复结构算法(SfM)生成三维稀疏点云的基础上,对目标物体表面的稀疏离散... 详细信息

针对在三维重建中,利用图像序列重建的方法耗时过长、模型精度低的问题,该文提出一种对离散点云稠密化的优化方法。以图像序列的三维模型重建为背景,在增量式运动恢复结构算法(SfM)生成三维稀疏点云的基础上,对目标物体表面的稀疏离散点进行稠密化,并提出了一种针对基于面片的多视角立体几何算法(pmvs)时间复杂度的优化方法。针对稠密点云重建过程中pmvs算法耗时过长的问题,构建一种基于原始的拟牛顿优化方法的改进算法。在pmvs算法的面片优化部分中,对拟牛顿算法(BFGS)的修正矩阵迭代公式进行改进,确保全局收敛的同时也提高了收敛速度。实验结果表明,该文使用的改进算法不仅加快了三维重建的速度,而且适当提升了稠密点云重建的质量。

关键词：三维重建运动恢复结构 pmvs算法改进的拟牛顿算法

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多视角倾斜影像密集匹配技术研究

多视角倾斜影像密集匹配技术研究

作者：程锟锟河南理工大学

学位级别：硕士

倾斜航空摄影技术能够以高精度、大范围的方式感知复杂场景的全面信息,在新一代城市数据基础建设中有巨大的应用潜力。作为常规近似垂直航空摄影的有效补充,倾斜航空摄影获取的数据已被广泛应用于国家新型城市化建设、互联网地图服务、... 详细信息

倾斜航空摄影技术能够以高精度、大范围的方式感知复杂场景的全面信息,在新一代城市数据基础建设中有巨大的应用潜力。作为常规近似垂直航空摄影的有效补充,倾斜航空摄影获取的数据已被广泛应用于国家新型城市化建设、互联网地图服务、精细三维城市模型构建等方面,因此多视倾斜航空数据的处理理论和技术已经成为摄影测量与遥感领域研究的新热点。本文阐述了多视倾斜相机、倾斜航空摄影等多视倾斜影像的获取技术以及倾斜航空影像的特点;介绍了MPGC、MPM和pmvs等影像密集匹配理论与方法,深入分析了各算法的优势和不足;实验分析了pmvs在多视倾斜影像密集匹配中存在的问题,并结合城市三维建模的实际需要对pmvs算法进行了多种改善,得到了一种pmvs改进算法;实验表明本文提出的改进算法有效改善了pmvs在多视倾斜影像密集匹配中的问题,为多视倾斜影像的密集匹配提供了一种新的方法和技术。主要研究内容如下:(1)多视角倾斜航空影像获取技术介绍了Pictometry、SWDC-5、TOPDC-5等典型的国内外倾斜航摄相机的特点和主要技术参数,总结了倾斜航空摄影技术的发展历程,分析了倾斜航空影像的特点及在精细三维城市建模中的优势。(2)多视影像密集匹配理论和方法介绍了MPGC、MPM和pmvs等多视影像密集匹配方法,从理论基础、精度等方面对比分析了这几种方法的优点及不足,从而选择了更为高效简洁的基于物方面元的多视立体匹配算法(pmvs)进行本文的多视倾斜航空影像密集匹配研究。(3)pmvs的改进算法实验分析了pmvs算法在多视倾斜影像密集匹配中的不足,并结合城市三维建模的物方特点,将高程约束条件、最优物方点选取和候选影像排序策略引入到pmvs之中,并用格网扩散代替原算法中的六方向扩散,形成了一种适合多视角倾斜影像的密集匹配算法,最后验证了本文提出的改进算法的可行性和有效性。

关键词：倾斜航空摄影技术倾斜影像密集匹配 pmvs算法

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双约束条件下三维空间点选取的稠密场景重建

双约束条件下三维空间点选取的稠密场景重建

作者：杨文博哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

随着计算机技术突飞猛进式的发展,不管是从硬件还是从软件上,都越来越能满足人们的需求。在计算机技术领域发展中,三维重建越来越成为机器视觉的研究重点,并在地图制图,建筑设计、施工和建造,国土安全与国防,娱乐、游戏与电子商务、制... 详细信息

随着计算机技术突飞猛进式的发展,不管是从硬件还是从软件上,都越来越能满足人们的需求。在计算机技术领域发展中,三维重建越来越成为机器视觉的研究重点,并在地图制图,建筑设计、施工和建造,国土安全与国防,娱乐、游戏与电子商务、制造业、资源与能源、文化遗产保护,科学分析等领域有广泛的应用。三维重建的目的在于利用实拍图片重建出场景的三维模型,其中在大型室外场景方面,基于面片的三维立体重建算法简称pmvs（patch-based multi-view stereo）以其各方面良好的表现,成为了研究的热点。本文主要对pmvs原算法做了详细的研究,并对其进行了改进。pmvs算法以其良好的表现,在多视立体领域得到广泛应用。然而,算法存在重建模型细节丢失与重建点位置不够精确的问题,这种情况在输入图片较少,重建场景纹理不明显时尤为严重。针对这些不足,对去除候选误匹配点及对种子点置信度的排序进行了研究:引入全局随机样本一致算法简称USAC（Universal Random Sample Consensus）去除候选误匹配点方法;提出双约束条件策略即去最值求平均策略和提高点的置信度策略,筛选出候选空间点中置信度较高的点作为种子点。初始种子点置信度的提高使得稠密重建时,面片的扩散更加快速,并且扩散出的面片成功率更高。通过在真实数据集上的实验,本文所测数据,生成稠密点云中点云的错误降低率提高了0.04%.905%,使得点云扩建细节问题得到了很好的解决。点云的面片提高率为3.873%4.612%,使得纹理不太明显物体重建出点云片较少问题得到了很好的解决。重建模型细节与原物体的契合度有了很大提高,纹理较少模型的重建点云数明显增加,漏洞也明显减少。实验数据验证了改进算法具有更强的有效性和实用性。本文以哈尔滨理工大学校园一号楼为例进行三维重建,构建一个可视化管理系统,该系统实现了人员信息概况统计与相关字段查询功能,查询过程中,会先连接本地服务器,服务器对传入数据进行解析,然后从数据库中提取相应数据,之后,会将数据信息显示,将三维重建技术应用到可视化管理。

关键词： pmvs算法 Universal-RANSAC 双约束条件多视立体重建

基于增量式SfM的三维重建算法的优化及其实现

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基于增量式SfM的三维重建算法的优化及其实现

作者：林木森武汉理工大学

学位级别：硕士

随着计算机软硬件技术的快速发展,三维重建在生物医学工程、历史文化保护、城市建模、数字地球等领域有着广泛的应用,逐渐成为计算机视觉学科中热门的研究方向。在诸多的三维重建方法中,运动恢复结构（Structure-from-Motion,SfM）算法... 详细信息

随着计算机软硬件技术的快速发展,三维重建在生物医学工程、历史文化保护、城市建模、数字地球等领域有着广泛的应用,逐渐成为计算机视觉学科中热门的研究方向。在诸多的三维重建方法中,运动恢复结构（Structure-from-Motion,SfM）算法可以仅仅通过图像序列以获取目标物体的三维信息。虽然SfM算法具有成本低廉、所需场景限制较小等优点,但是其仍存在特征点匹配耗时长、重建模型精度低等问题。本文在研究分析SfM算法重建原理的基础上,针对以上问题,在重建过程中的特征点描述与匹配和稠密点云重建部分进行改进和优化,提升了算法的时间效率和鲁棒性。本文的主要工作如下:1.基于尺度不变特征变换算法（SIFT）检测的多尺度特征点,提出一种融合梯度值比较的二值描述子。首先建立高斯金字塔,通过高斯差分保证提取的特征点具有尺度不变性。然后在不同的空间尺度上,分别比较特征点邻域内的梯度值和灰度值信息,计算得到相应的二进制向量。最后将之前的两组向量相融合,构建特征点的最终二值描述子。本文提出的改进二值描述子与SIFT传统的实值描述子相比,在特征点的数据存储以及匹配运算速度上都具有一定优势。2.利用多重约束条件优化特征点匹配结果。首先使用K最近邻算法,以汉明距离作为匹配距离度量方法,计算得到初始匹配点对集合。然后利用抽样一致性算法（RANSAC）迭代剔除集合中的错误匹配点对,减少本征矩阵的估算误差。最后通过多重约束条件,分别使用归一化互相关函数（NCC）、置信度约束以及视差梯度约束进一步去除误匹配。以Oxford的图像数据集进行实验,实验结果表明:面对图像噪声、图像旋转、图像缩放、目标遮挡、光照变化等情况,本文所使用的多重约束条件匹配优化策略以及改进的二值描述子有助于提升特征点的匹配准确率,从而增加重建三维模型的精度。3.针对稠密点云重建过程中基于面片的多视角立体几何算法（pmvs）耗时过长的问题,构建一种基于原始的拟牛顿优化方法（BFGS）的改进算法。在pmvs算法的面片优化部分中,对BFGS算法的修正矩阵迭代公式进行改进,确保全局收敛的同时提高了收敛速度。实验结果表明:本文使用的BFGS改进算法不仅加快了三维重建的速度,而且适当提升了稠密点云重建的质量。

关键词：三维重建运动恢复结构特征匹配 pmvs算法

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无人机序列影像pmvs三维重建方法研究

无人机序列影像PMVS三维重建方法研究

作者：张冬梅河南理工大学

学位级别：硕士

无人机具有机动性强、操作简便、成本低及数据获取周期短等优点,已成为当前大尺度影像获取及三维重建的主要手段。随着我国信息化进程的快速发展,对三维模型重建的需求越来越大,三维重建技术已成为智慧城市、卫生医疗、导航、考古、数... 详细信息

无人机具有机动性强、操作简便、成本低及数据获取周期短等优点,已成为当前大尺度影像获取及三维重建的主要手段。随着我国信息化进程的快速发展,对三维模型重建的需求越来越大,三维重建技术已成为智慧城市、卫生医疗、导航、考古、数字媒体、影视娱乐、虚拟现实及增强现实等领域的热点。因此,研究如何利用无人机影像进行快速高效三维重建的技术方法,具有重要的理论意义和实际价值。本文以无人机影像作为数据源,提出一种改进的基于序列影像的三维重建技术方法,为智慧城市建设和信息化建设提供技术支撑。在对无人机序列影像三维重建理论与算法进行研究基础上,在影像匹配过程中对RANSAC算法进行了改进,采用一种优化的样本采样方法和使用自适应阈值验证参数模型,通过实验验证表明了本文算法可有效提高剔除误匹配点的效果。对面片多视图稠密重建(pmvs)技术进行深入研究基础上,针对面片初始化时法向量存在的误差问题,提出对法向量进行校正的改进方法,该方法通过选取面片K邻域区间进行曲面拟合的方法求面片的法向量,并通过约束条件判断是否对法向量进行校正,使面片可以更好地符合物体表面模型,从而提高面片优化效率。在面片扩展阶段,选择空间点在影像上的投影距离中心点较近的面片作为初始面片进行重新选择和扩展,提高了结构模型的重建精度。利用无人机采集的两个区域中的序列影像进行三维重建实例验证,通过与原始算法相比,结果表明重建精度和重建效率有了显著提高。

关键词：无人机影像三维重建 SIFT算法 RANSAC算法 pmvs算法