误差云映射的深度融合3维重建
描述了一种应用于视频序列的3维稠密重建方法,主要针对基于多深度图恢复3维物体时存在的多对一映射重复投影问题,提出基于误差云概念的3维定点优化方法.该方法首先通过深度矫正,增加视频序列深度图的一致性;其次利用投影过滤分类算法,把所有投影点按照多对一映射的关系,以3维空间中所有不同点为类型,进行投影点依次映射,将每一点划分在各自的误差云类中以求得投影点与3维点的对应关系;随后采用空间高斯分布求出每个误差云所恢复出来的点坐标.最后通过多边形技术对恢复的点云数据进行网格化,使其重建出精确的目标物体或场景的3维轮廓.从实验结果可以观察到,本文3维重建方法可以有效减少深度图融合多对一映射重复投影问题所带来的负面影响,使重建结果更加接近于真实物体,达到较好的效果.
3维重建、视频深度图、误差云、3维定点优化、空间分别率
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TP391(计算技术、计算机技术)
2013-07-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
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