基于多视图的三维重建及其模型重拓扑

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随着计算机视觉技术的发展,三维重建技术也成为一个热门的研究方向,该技术也越来越多的应用出现的各个领域,例如增强现实、历史建筑模型建模等方面。在三维重建方面,现在的技术还难以生成高质量的模型,容易出现面片缺失的情况。另外在实际的生产环节中,三维重建生成的模型都存在着数据量大、冗余面多或贴图杂乱难以编辑的问题,不能直接用于增强现实应用、3D游戏等对模型质量要求高的行业。本文主要通过提升特征匹配效果来提升三维重建效果,以及通过模型的重拓扑算法将生成的三维网格转为半规则网格。本文的主要工作和成果如下:1.针对已有三维重建方法效果不理想的问题,本文在增量式稀疏重建中的图像特征匹配阶段进行优化工作。本文方法结合了基于网格统计的特征匹配方法和重新匹配算法,提升特征匹配准确性和匹配数量。基于网格统计的匹配方法可以将错误匹配的特征点对排除,重新匹配算法则是通过随机采样一致性算法来验证候选匹配队列中是否存在潜在的匹配特征点,从而增加特征点匹配数目,提高特征匹配的效果,实现减少三维重建模型面片缺失的情况。2.针对难以处理由三维扫描或多视图重建生成的模型纹理的问题,本文提出了一种基于机器学习的网格模型重拓扑算法。它能够将任意带纹理坐标的模型转化为半规则网格,本文会保留其纹理并且对模型中的环境光遮蔽进行重新处理。通过使用神经网络寻找奇异点位置,计算并优化方向场以生成半规则网格。实验表明,本方法能够显著地减少模型面数,生成规整的网格模型,明显改善模型纹理难编辑的问题,并且有较好的重拓扑效果。
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