基于AKAZE算法的虚拟实验室场景三维模型的重构.pdf
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1、第 卷第 期 年 月新余学院学报 ,基于 算法的虚拟实验室场景三维模型的重构 万明秀,王茶生,黄新仁(新余学院数学与计算机学院,江西新余 櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆)摘要:受到三维场景重建图像特征时间变量差异与特征精度约束要求较高的限制,传统虚拟实验室场景三维重建模型的计算效果与预期效果差距较大,主要体现在三维场景数据误差与计算效率两项指标偏大。为更好地解决这个问题,引入 算法对其进行三维构建参量的优化,具体实现分为四个步骤,分别为虚拟实验室场景三维重建模型的 非线性尺度空间特征确定与提取、虚拟实验室加速的非线性扩散三维空间构
2、建、虚拟实验室三维边缘信息融合及虚拟实验室三维场景重建模型输出。通过对模型效果的仿真测试表明,经过 算法优化后的模型三维构建准确度更高、响应更快、稳定性更好、方法易于实现,具有较高的推广价值。关键词:算法;虚拟实验室场景;三维;重建模型中图分类号:;文献标识码:文章编号:()櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆 收稿日期:基金项目:江西省教育厅科技项目“基于 的三维重建算法在虚拟实验室应用研究”()。作者简介:万明秀(),女,江西南昌人,教授,硕士,主要从事图像处理研究。随着虚拟现实技术的飞速发展,对虚拟实验系统的需求也日益增加。而虚拟
3、实验系统是在真实的实验室中,使用计算机和软件构建出模拟的虚拟空间。目前,国内外学者已对此做了大量的研究,现阶段常用的重建模型主要通过点云数据和图像数据相结合进行三维重建,但该方法点云数量较多,且计算复杂度较高,因此,在实际应用中出现模型偏差概率较高。为了解决这一问题,部分学者提出 相机采集的点云数据和 算法相结合的三维重建方法 。但是,该方法中 算法对图像配准精度要求较高 ,且在使用时需将相机固定,该方法只适用于小范围场景重建。因此,当下需要一种全新的三维重建模型构建方法来解决上述问题。模型构建与 算法的引入 非线性尺度空间特征确定与提取为了解决虚拟实验室三维场景构建过程中非线性尺度空间特征造
4、成的模型误差问题,通过 ()算法构建虚拟实验室三维非线性尺度空间,并对其特征进行确定提取。首先,设定虚拟实验室场景结构对应的金字塔影像组数 ,每一组包含 层,其层级对应的影像分辨率保持与初始影像分辨率一致,则构建的虚拟实验室场景非线性尺度空间金字塔影像结构为:,()(),()式中:代表构建金字塔影像结构第 层对应的尺度系数,代表构建尺度空间中对应虚拟实验室场景结构的金字塔影像总数,代表构建非线性尺度空间下金字塔影像组数,代表构建金字塔影像中单组构成层数。考虑到构建的非线性尺度空间中金字塔影像结构以像素为基础单位,而非线性空间扩散性需要将其转换为时间单位量 ,因此转换后得到:第 期万明秀,王茶生
5、,黄新仁:基于 算法的虚拟实验室场景三维模型的重构()式中:代表转换时间变量,转换后时间点系数取值大小取决于式()中非线性尺度空间的尺度系数。通过对构建非线性尺度空间下金字塔影像的快速显示扩散 处理 ,获得非线性尺度空间下金字塔影像的尺度函数:()()()式中:代表初始单位矩阵,()代表金字塔三维图像 的传递矩阵,代表计算过程中三维图像非线性滤波的时间步长,代表显示扩散系数。根据尺度关系函数对非线性尺度空间中关于虚拟实验室场景尺度特征点进行 的黑塞矩阵构建 ;然后对其特征矩阵尺度进行归一化计算,获得不同尺度下的黑塞矩阵行列式,计算构建空间局部极值后,对其相邻尺度窗口下 尺度范围内的最大值进行校
6、验;若不存在其他最大系数值,对所得极值对应的黑塞矩阵进行拟合,以此确定构建非线性尺度空间下关于虚拟实验室场景的金字塔影像特征点亚像素位置为:,()()式中:,代表金字塔影像构成组中尺度归一化计算系数,代表矩阵横向微分计算的二阶系数,代表矩阵纵,代表二阶微分计算所得的交叉系数。虚拟实验室加速的非线性扩散三维空间构建在构建的非线性尺度空间下虚拟实验室场景三维尺度特征的基础上,通过 算法对确定的特征量建立场景三维空间。利用 算法的各向异性扩散方程,对非线性空间量进行扩散滤波处理,以此完成三维空间构建。构建构成中关于非线性尺度空间特征量的扩散系数量 ,可通过非线性扩散滤波器来完成滤波,其滤波尺度方程为
7、:,()()式中:代表非线性尺度空间下已知虚拟实验室三维尺度特征所对应的散度函数;代表虚拟实验室三维尺度特征量对应三维图像亮度 的梯度值;代表尺度特征量所对应的时间系数;,()代表传递系数的变量关系,主要用于虚拟实验室非线性尺度空间特征量对应局部三维信息扩散性滤除后的细节信息保留,其函数关系可以表达为:,(),()()()式中:代表非 线 性 扩 散 滤 波 器 的 约 束 系 数,()代表高斯平滑后虚拟实验室尺度特征量对应三维图像的梯度值。对式()进行系数值取值计算,可得到虚拟实验室尺度特征量对应非线性尺度三维图像,计算公式如下:()()式中:代表单位矩阵,代表计算过程中三维图像非线性滤波的
8、时间步长,()代表三维图像 的传递矩阵。通过对非线性扩散滤波过程中第 张虚拟实验室非尺度特征三维图像传递矩阵可以得到第 张三维图像,从而构造出虚拟实验室非线性尺度特征所对应的三维空间图像序列函数。考虑到 算法所得的尺度空间特征量具有递增性,且递增系数由非线性空间尺度值决定,故此将三维空间中的尺度递增系数所对应的三维图像组数设定为,每组包含 个像素块。三维空间像素加速转换尺度系数为,则:,(),()式中:代表图像组数;代表像素块总数;代表初始三维图像尺度基准值;,代表递增处理后三维图像的总数。与前者参量单位属性相同,需要将像素单位转换为时间单位,转换公式为:,()式中,代表转化像素的时间尺度,对
9、应三维图像融合后的空间尺度。完成上述操作后,对尺度转换后的三维图像 进行优化,构建 矩阵 。通过对 矩阵最大值寻优计算,完成待匹配虚拟实验室场景三维图像特征位置的定位,矩阵公式为:()()式中:代表归一化叠加系数,与 分别代表虚 新余学院学报 年拟实验室场景三维图像的水平二阶系数与偏导系数值的垂直量,代表融合二阶偏导系数。在最大值寻优过程中,对当前时间尺度所对应像素相邻 尺度范围内的 个像素点进行 矩阵值比较,若对比结果符合最大值标准,则将其设定为虚拟实验室场景三维图像特征位置值,并获得该点对应的坐标信息,如图 所示。图 非尺度空间特征点位置确定确定虚拟实验室场景三维图像特征点位置后,将特征点
10、设定为原点,在半径为 的区域内展开主方向搜索,对虚拟实验室场景三维图像特征点圆形区域内所有邻点进行高斯加权,结合场景特征的尺度加权约束在一阶范围,通过 扇角系数在目标特征点位置所在 半径区域进行遍历,所得参量的最长累积即为主方向。虚拟实验室三维边缘信息融合确定三维图像特征点位置及其主方向后,对其边缘进行信息融合。通过对虚拟实验室场景玩味图像特征纹理增强处理,建立 图像空间 下的多分辨特征融合模型。通过对特征图像区域的图块划分,在 特征空间中完成虚拟实验室场景三维图像的特征匹配分解,通过三维信息增强融合,建立虚拟实验室场景图像的增强模型,同时利用 特征空间的超像素信息增强窗口,以图像边缘作为目标
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