一种基于场景图分割的混合式多视图三维重建方法

摘要：

针对大范围三维重建,重建效率较低和重建稳定性、精度差等问题,提出了一种基于场景图分割的大范围混合式多视图三维重建方法.该方法首先使用多层次加权核K均值算法进行场景图分割;然后,分别对每个子场景图进行混合式重建,生成对应的子模型,通过场景图分割、混合式重建和局部优化等方法提高重建效率、降低计算资源消耗,并综合采用强化的最佳影像选择标准、稳健的三角测量方法和迭代优化等策略,提高重建精度和稳健性;最后,对所有子模型进行合并,完成大范围三维重建.分别使用互联网收集数据和无人机航拍数据进行了验证,并与1DSFM、HSFM算法在计算精度和计算效率等方面进行了比较.实验结果表明,本文算法大大提高了计算效率、计算精度,能充分保证重建模型的完整性,并具备单机大范围场景三维重建能力.

关键词：机器视觉、多视图三维重建、场景图分割、核K均值算法、迭代优化、混合式重建

所属期刊栏目：46

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划;军队探索项目

在线出版日期：2020-06-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：782-795