作者:朱艳,颜青松,曲英杰,陈欣,邓非
摘要:在三维重建中,网格优化通常用于解决密集点云构建的三角网格含有较多噪声且缺少细节的问题。现有的变分优化方法利用完整的影像数据对初始网格进行影像一致性优化,但在一定程度上忽视了影像信息的冗余以及视图的质量对网格优化的影响。对此,本文提出主视图选取与从视图选取策略,以提升网格优化的效率与质量。首先综合影像梯度幅值与轮廓检测,构建马尔科夫随机场,为每个三角面选取主视图;其次根据相应的观测条件为每个主视图选取从视图;然后计算主、从视图间归一化加权的影像一致性;最后利用梯度下降法最小化表面能量函数,实现网格优化。试验在定性和定量上证实了本文方法的有效性,表明本文方法能恢复更多精细细节,且优化的时间更短、精度更高。
发文机构:武汉大学测绘学院 国土资源部城市土地资源监测与仿真重点实验室
关键词:视图选取影像一致性变分优化三维重建view selectionphoto-consistencyvariational refinement3D reconstruction
分类号: P237[天文地球—摄影测量与遥感]