The invention involves a method of Target Reconstruction Based on dictionary learning. Firstly, it constructs a point cloud dictionary library using the existing dense point cloud model. Secondly, the sparse point cloud model of the target is constructed, and the sparse point cloud model is expanded with the point cloud dictionary, and a complete and dense three-dimensional model is obtained. In the process of expansion, based on the local curvature invariance of point cloud patches, the characteristics are constructed as the basis for expansion. Finally, the previous expansion model is reconstructed and the target is reconstructed. The invention can greatly reduce the computation time, and has good performance for reconstruction of images with insufficient texture or repeated texture regions. One
【技术实现步骤摘要】
一种基于字典学习的目标重建方法
本专利技术涉及一种基于字典学习的目标重建方法,适用于结构简单但缺少纹理的目标,可有效解决此类目标重建结果中的孔洞与大面积缺失,提高重建模型的完整度。
技术介绍
随着计算机图形学和逆向工程的发展,人们越来越关注如何获取物体高精度的三维模型,该技术称为三维重建技术。三维重建技术主要包含前期模型数据获取及预处理、点云数据的配准及融合、点云数据的表面重建等步骤,最终将真实物体转换为计算机能够显示的数字模型。类似于人类的双眼能够感知空间物体的三维信息,三维重建模仿人眼的这种功能,通过计算机视觉得到物体的三维信息,主要过程是从二维图像对或图像序列中提取信息,利用特征点匹配及光束平差的方法计算出每幅图像的内外参数,再对相邻图像两两进行稠密匹配,得到一系列深度图,最后将深度图进行融合得到物体的三维点云模型。传统的三维重建工作主要是对相邻视图进行立体匹配得到各视角下的深度图,然后利用估计得到的摄像机参数矩阵将所有深度图投影到三维空间中进行融合,得到物体的三维点云模型,最后将投影得到的点云模型用表面重建的方法进行三维表面拟合,得到目标物体的三维模型。传统三维重建算法中,深度图的计算是一项非常重要的工作。实验表明,在深度图计算时需要消耗大量的计算时间,且计算时间随图像分辨率及视差的增加而指数级增加。除此之外,对于图像纹理欠丰富、甚至无纹理区域的匹配也是深度图计算过程中非常棘手的问题,采用传统匹配方法通常会导致无法匹配或错匹配,反映到点云模型上则是出现噪声或孔洞,并造成重建结果完整度较低。
技术实现思路
本专利技术技术解决问题:克服现有技术的不足,针对 ...
【技术保护点】
1.一种基于字典学习的目标重建方法,其特征在于,包括以下步骤:
【技术特征摘要】
1.一种基于字典学习的目标重建方法,其特征在于,包括以下步骤:第一步,利用已有的稠密点云模型,构建点云字典库;第二步,构建目标的稀疏点云模型,并利用第一步构建的点云字典库对所述稀疏点云模型进行扩张,得到完整稠密的三维模型;第三步,对第二步扩充得到的三维模型进行表面重建,完成目标重建。2.根据权利要求1所述的基于字典学习的目标重建方法,其特征在于:所述第一步中,利用已有的稠密点云模型,构建点云字典库,具体实施如下:(1)分别对已有的稠密点云模型进行划分,得到若干点云面片;(2)用划分得到的若干点云面片构造点云字典库,记为L。3.根据权利要求1所述的基于字典学习的目标重建方法,其特征在于:所述第二步具体实现如下:(1)通过找出相邻视图对、在相邻的视图间匹配特征、将相同特征融合、计算稀疏点云模型等步骤,从多视图图像序列构造得到目标的稀疏点云模型,记为Ms;(2)对利用K-近邻的方法选取n个邻域点组成局部稀疏点云,记为Q(p),从步骤(1)构造得到的L中选取与Q(p)特征最接近的点云面片,通过迭代最近点法,将该点云面片贴合到对应的局部稀疏点云,完成对稀疏点云的扩张,得到...
【专利技术属性】
技术研发人员:袁丁,刘韬,张弘,
申请(专利权)人:北京航空航天大学,
类型:发明
国别省市:北京,11
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