基於混合最佳化的圖像三維重建方法研究

《基於混合最佳化的圖像三維重建方法研究》是依託中國人民解放軍國防科技大學，由康來擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於混合最佳化的圖像三維重建方法研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：康來
• 依託單位：中國人民解放軍國防科技大學

中文摘要

基於圖像的三維重建是計算機視覺中的基本研究課題，其旨在從二維圖像觀察中估計全部（或者部分）相機參數以及場景點的三維坐標。由於該問題是圖像獲取的逆問題，且實際套用中圖像數據不可避免的受噪聲和外點干擾，基於圖像的三維重建最佳化問題往往呈現非線性、非凸性以及多模態等特性，因此採用傳統確定型最佳化方法難以獲得全局最優解。為了解決上述問題，進而提高三維重建的魯棒性和精度，本項目研究一種基於混合最佳化的直接三維重建新思路，稱之為混合最佳化圖像三維重建。本項目重點研究混合最佳化框架下三維重建問題的建模方法和全局最佳化策略，並研究如何提升算法效率使之適合大規模圖像三維重建。本項目探索研究基於混合最佳化的圖像三維重建思路，對計算機視覺中的光流估計、三維點雲註冊等其他問題的求解也有一定的借鑑意義。

結題摘要

基於圖像的三維重建是圖像獲取的逆過程，實際套用中該問題往往呈現非線性、非凸性以及多模態特性，因此難以獲得全局最優解。本項目針對上述問題研究取得了如下成果：（1）研究提出了綜合利用非線性疊代、凸最佳化、智慧型搜尋算法的三維重建策略，在此基礎上構建了基於混合最佳化方法的一般化圖像三維重建框架；（2）研究提出了一個基於殘差一致性的魯棒性圖像特徵定位噪聲尺度估計算法，設計實現了基於混合最佳化方法的魯棒性多視圖直接三角化問題建模和求解方法；（3）將場景約束關係構建泛華為多視圖間嚴格圖像對應的確立，研究提出了基於稀疏實際控制點的一般化約束型圖像稠密匹配方法；（4）針對大規模圖像數據三維重建需求，研究提出大規模圖像數據劃分方法以及基於圖形硬體的多層次深度信息提取方法，實現了圖像三維重建的並行加速；（5）此外，項目開展了大量基於圖像的三維重建相關套用研究，包括特殊相機模型三維重建、基於圖像的非接觸式測量、基於三維信息的曲面文本文檔變形矯正、基於三維信息的靜態場景前景分割、基於深度圖信息的圖像重聚焦等。從理論上講，本項目基於混合最佳化的全局最優圖像三維重建方法避免了傳統方法面臨的逆問題求解難題，這種先推斷後驗證的創新模式對於計算機視覺領域其他相關問題求解具有積極借鑑意義。從實際套用上看，本項目方法有助於提高三維建模的自動化程度以及三維模型的精度，該技術在軍、民用領域預期具有較好的套用前景。目前，項目組已在《Pattern Recognition》等國際刊物發表相關SCI、EI檢索論文10餘篇；出版學術著作2部；申請國家發明專利9項；完成登記軟體著作權4項；培養博士研究生1名、碩士研究生3名。