【摘 要】
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基于图像的立体重建技术直接通过多幅二维图像获取物体的三维数据模型,这种方法不需要任何先验信息,建模自动化程度高且不需要特殊硬件支持。但对于具有精致雕刻的中国古式建筑以及非平行拍摄的大型室外场景,现有的基于图像的三维重建技术重建模型往往存在细节信息丢失、散乱现象,使得重建结果不够精确。针对这一问题,本文综合考虑模型的光照信息、纹理阴影、凹凸感等多种特征,通过给出特征候选点匹配策略及对初始点云的可靠性
【出 处】
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中国计算机学会多值逻辑与模糊逻辑专业委员会第十四届学术会议
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基于图像的立体重建技术直接通过多幅二维图像获取物体的三维数据模型,这种方法不需要任何先验信息,建模自动化程度高且不需要特殊硬件支持。但对于具有精致雕刻的中国古式建筑以及非平行拍摄的大型室外场景,现有的基于图像的三维重建技术重建模型往往存在细节信息丢失、散乱现象,使得重建结果不够精确。针对这一问题,本文综合考虑模型的光照信息、纹理阴影、凹凸感等多种特征,通过给出特征候选点匹配策略及对初始点云的可靠性排序,提出一种多特征三维稠密重建方法(Patch with Multiple Features based Multi-view Stereopesis,MFPMVS)。实验表明,本文提出的MFPMVS算法与经典的PMVS(Patch based Multi-view Stereopesis)算法相比,重建得到的三维点云更加密集；凹凸感较强的模型重建细节更为细腻；仰拍得到的模型重建结果中漏洞明显减少、边缘细节信息更加完整。算法能够更稳定、鲁棒地重建出物体的三维模型,具有很高的实用价值。
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