多视角视频时空四维重建理论与方法研究

发布时间：2022-12-25 12:29

　　场景时空四维重建是指对包含移动物体的动态场景进行时空关联的结构建模,是摄影测量与计算机视觉领域基础且关键的问题之一。其中,基于多视角视频数据的场景时空四维重建技术相比于其它方式的四维重建技术具有数据采集方便、应用场景广泛等优点,有较大的研究价值与应用前景。然而,现阶段的处理技术需要大量的先验场景知识作为约束,严重制约了其工程应用价值,且随着视频分辨率以及采样频率的提高,需要的计算量将骤然增加。因此,研究无需任何先验场景知识的高效、鲁棒的多视角视频时空四维重建技术具有重要的理论意义和实用价值。为此,本文对多视角视频时空四维重建的理论进行了深入研究,详细分析了现有方法,提出了一系列新的处理理论与方法,并利用大量场景数据进行了实验验证分析。论文的主要工作和创新点如下:1.研究了多视角视频四维重建的基础理论与处理方法。对场景四维重建处理中涉及到的各个流程分别进行了详细讨论,并对涉及到的相关技术的国内外研究现状和存在的主要问题进行了详细分析,包括数据获取、特征提取与匹配、相机运动恢复、场景分割与密集重建、场景时空关联等部分,为场景时空四维重建的研究提供了理论基础。2.提出了一种基于超像素及优化二... 

【文章页数】：169 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

不同的多视影像密集匹配或重建方法[131]

RGB-D相机在静态或动态场景三维重建中的应用[175]

Holoportation全息影像通话系统[191]

【参考文献】：
期刊论文
[1]FLIC: Fast linear iterative clustering with active search[J]. Jiaxing Zhao,Ren Bo,Qibin Hou,Ming-Ming Cheng,Paul Rosin.  Computational Visual Media. 2018(04)
[2]主成分分析的匹配点对提纯方法[J]. 董杨,范大昭,纪松,雷蓉.  测绘学报. 2017(02)
[3]局部图像描述符最新研究进展[J]. 许允喜,陈方.  中国图象图形学报. 2015(09)
[4]利用Hough变换的匹配对提纯[J]. 谢亮,陈姝,张钧,田金文.  中国图象图形学报. 2015(08)
[5]基于SGM和相位相关的小基高比影像匹配[J]. 申二华,范大昭,孙晓昱.  中国矿业大学学报. 2015(01)
[6]智能视频监控技术综述[J]. 黄凯奇,陈晓棠,康运锋,谭铁牛.  计算机学报. 2015(06)
[7]特征提取和匹配的图像倾斜校正[J]. 钟金荣,杜奇才,刘荧,林嘉宇.  中国图象图形学报. 2013(07)
[8]基于SIFT的宽基线立体影像最小二乘匹配方法[J]. 杨化超,张书毕,张秋昭.  测绘学报. 2010(02)

博士论文
[1]三维点云配准技术研究[D]. 熊风光.中北大学 2018
[2]基于多视角视频的时变三维模型序列生成若干关键技术研究[D]. 黄初华.浙江大学 2017
[3]基于无序图像的密集三维重建技术研究[D]. 朱肇昆.国防科学技术大学 2015
[4]基于非参数模型的点集匹配算法研究[D]. 马佳义.华中科技大学 2014
[5]动态场景的三维信息获取相关技术研究[D]. 许丽.上海大学 2009

硕士论文
[1]三维重建过程中的点云数据配准算法的研究[D]. 袁亮.西安电子科技大学 2010
[2]基于图像的多视角实时重建系统[D]. 江鸣.浙江大学 2008



本文编号：3726623