-
公开(公告)号：CN106683173B
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201611201364.1
申请日：2016-12-22
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于邻域块匹配提高三维重建点云稠密程度的方法，包括：使用基于图像序列的三维重建算法得到粗糙且稀疏的物体点云，得到每一帧图像拍摄时相机在三维空间中的变换矩阵；再次对原始图像进行处理，使用基于邻域的块匹配算法，对图像中进行稠密特征匹配；接下来根据得到的相机在空间中的位置，对得到的稠密特征点对进行合法性检验，并将符合要求的特征点映射到三维点云中对应的位置；使用基于物体轮廓的外点删除算法对得到的点云进行一次外点过滤，并进行一次颜色重映射，得到质量远好于原始点云的稠密点云。本发明能够得到质量和稠密都远高于传统算法的点云，能够大幅度改善原始算法的效果，改进重建质量；普适性高，鲁棒性强。
-
公开(公告)号：CN106683173A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611201364.1
申请日：2016-12-22
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于邻域块匹配提高三维重建点云稠密程度的方法，包括：使用基于图像序列的三维重建算法得到粗糙且稀疏的物体点云，得到每一帧图像拍摄时相机在三维空间中的变换矩阵；再次对原始图像进行处理，使用基于邻域的块匹配算法，对图像中进行稠密特征匹配；接下来根据得到的相机在空间中的位置，对得到的稠密特征点对进行合法性检验，并将符合要求的特征点映射到三维点云中对应的位置；使用基于物体轮廓的外点删除算法对得到的点云进行一次外点过滤，并进行一次颜色重映射，得到质量远好于原始点云的稠密点云。本发明能够得到质量和稠密都远高于传统算法的点云，能够大幅度改善原始算法的效果，改进重建质量；普适性高，鲁棒性强。
-
公开(公告)号：CN106023303B
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201610298507.9
申请日：2016-05-06
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于轮廓有效性提高三维重建点云稠密程度的方法，其包括有：1、提取其物体轮廓，生成对应的有效区域图序列；2、计算点云在x,y,z轴上的扩展尺度；3对初始点云中的每个点进行扩展，得到一个派生点云；4、将派生点云变换到相机坐标系下，并反投影到有效区域图中，保留有效区域内的点；5、计算处理过的派生点的初始点到该点的向量与该点的法向量的点积，保留点积值大于零的点；6、检查派生点云的稠密程度是否达到需求，不满足需求时将该派生点云作为初始点云，再次进行步骤2之后的操作至满足需求。本发明不局限于特定的绕拍图像序列，不过分依赖于参数的调整，可以在较低计算量的情况下，在较短的时间内提高有效点云的稠密程度。
-
公开(公告)号：CN106023303A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610298507.9
申请日：2016-05-06
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T17/00
CPC classification number: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于轮廓有效性提高三维重建点云稠密程度的方法，其包括有：1、提取其物体轮廓，生成对应的有效区域图序列；2、计算点云在x,y,z轴上的扩展尺度；3对初始点云中的每个点进行扩展，得到一个派生点云；4、将派生点云变换到相机坐标系下，并反投影到有效区域图中，保留有效区域内的点；5、计算处理过的派生点的初始点到该点的向量与该点的法向量的点积，保留点积值大于零的点；6、检查派生点云的稠密程度是否达到需求，不满足需求时将该派生点云作为初始点云，再次进行步骤2之后的操作至满足需求。本发明不局限于特定的绕拍图像序列，不过分依赖于参数的调整，可以在较低计算量的情况下，在较短的时间内提高有效点云的稠密程度。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.022 seconds)
