应用SFM和多视图面片实现牙模三维重建

摘要：

为了从图像序列中恢复牙齿的三维结构,对从运动中恢复(SFM)和多视图面片(PMVS)三维重建方法进行了研究；首先,利用SFM方法从图像序列中恢复相机参数并估计相机位置；其次,针对标定好的序列图像,通过Harris和DOG检测特征点并在图像对中匹配,得到一系列稀疏的面片,根据光照一致性扩展这些初始的匹配到邻近像素,得到比较密集的面片,然后利用可视化约束条件,消除错误的匹配,最终生成三维模型的面片集合；最后把生成的面片集合转换为点云集合；经过大量的实验得出了一组具有较好实验效果的参数,分别为β1=2,β2=16,μ=5,α0=0.5；实验结果表明,该算法能够有效地重建出牙齿的三维结构,并具有很好的视觉效果；SFM方法能够有效地标定相机,基于多视图面片三维重建方法能够很好地重建出物体的三维模型,两种方法相结合是非常好的三维重建方法.

关键词：三维重建、SFM、PMVS、SIFT、Harris、DOG

所属期刊栏目：21

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国科学院知识创新工程重要方向项目KGCX2-YW-909;苏州生物医学工程技术研究所二期建设重大项目PET/CT项目Y053011305;苏州市科技计划项目资助YJS0952;长春市科技计划项目资助09K218

在线出版日期：2015-01-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1067-1070