基於體素劃分模型的多視圖深度信息融合三維重建研究

《基於體素劃分模型的多視圖深度信息融合三維重建研究》是依託上海電力大學，由王道累擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於體素劃分模型的多視圖深度信息融合三維重建研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：王道累
• 依託單位：上海電力大學

項目摘要

3D列印技術在工業、航空航天、生物醫學等多個領域已被廣泛套用，三維模型的快速生成是實現自動化列印的關鍵技術之一。計算機視覺技術能夠解決3D模型快速重建問題，但在處理物體遮擋、重複紋理及可視區域建模等仍存在一些問題和局限性。本項目採用多視圖協同最佳化及深度信息融合技術來重建3D模型，主要研究內容有多攝像機布局與建模、多視圖立體匹配、多視點融合最佳化及多視圖紋理映射。利用基於分組的多攝像機標定方法進行標定並根據光線跟蹤技術建立多攝像機可視區域模型，分析及探討物體之間共同區域問題；基於多視圖協同最佳化匹配算法解決多視圖匹配問題，處理物體間遮擋關係；基於體素劃分模型融合方法將多視圖深度信息融合為完整的三維模型，該方法能有效處理紋理缺失區域。本項目不僅僅是為了解決當前三維重建所存在的問題，而且也提供一種能讓普通人對感興趣場景或物體並不需要專門特殊技能就能複製實物的方法，因而具備很強的實用性和前沿性。

結題摘要

3D列印技術是當前熱門研究課題，其研究成果已被多個領域所套用，如工業、航空航天、生物醫學等。3D建模是3D列印的根本，沒有3D數據模型，在高端的3D印表機也“難為無米之炊”。而當前大部分3D列印的模型通過CAD系統（如Solidworks，Catia，UG等）設計獲得。因此，需要設計者熟練掌握CAD軟體系統技術才能設計出滿足需求的3D模型。而本項目是直接利用計算機視覺技術來快速重建3D模型，然後再列印出實體模型。提供一種能讓普通人對感興趣場景或物體並不需要專門特殊技能就能複製實物的方法。主要利用了基於分組的多攝像機標定方法進行標定，通過粒子群算法最佳化獲得更精確的攝像機參數。同時，根據光線跟蹤技術建立多攝像機可視區域模型，分析及探討物體之間共同區域問題，解決了3D物體放置範圍；運用了基於多視圖協同最佳化匹配算法解決多視圖匹配問題，處理物體間遮擋關係；提出了基於體素劃分模型融合方法將多視圖深度信息融合為完整的三維模型，該方法能有效處理紋理缺失區域。該項目的設計實施研發，主要由本人負責項目的設計、具體執行和論文的撰寫。項目執行期間，取得多項創新性成果，在學術刊物上發表了相關工作12篇學術論文，其中SCI收錄3篇，另外2篇SCI正在審稿中，申請2項中國發明專利，並且1項中國發明專利已授權。同時，獲得與課題有關的2項縱向和5項橫向項目，項目經費達200餘萬。並在這期間指導學生科創項目授權實用新型專利6項。這些研究成果的取得，為通過二維圖像到三維模型的建立的研究思路提供了一種新方法並提供了一定的理論依據。因而具備很強的實用性和前沿性。