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基于单张图像的三维重建研究

作　者: 赵宇
导　师: 高志强
学　校: 南京邮电大学
专　业: 信息材料
关键词: 三维重建 单目立体感知 图像分割 SEM图像 人脸识别
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要


近年来,三维显示技术发展迅速,在日常生活和工业产品中得到广泛应用。而如何高效地获取三维数据,已经成为目前制约其进一步发展的主要瓶颈。传统的三维重建技术,例如立体视觉法,由运动恢复结构法等,需要从两张或多张图片中恢复出物体的三维结构。但这些方法都忽略了人类立体视觉感知中重要的单目线索,例如透视、纹理、阴影等。针对此问题,本文围绕基于单张图片的三维重建这一研究课题,充分挖掘单目立体感知线索在三维数据获取中的作用,主要工作有三方面：第一,提出了一种基于K-Means算法的快速图像分割方法,在保证分割质量的同时,提高了分割速度,为后续的三维重建过程提供了良好基础；第二,将单目三维重建技术应用于扫描电子显微镜(Scanning Electron Microscope, SEM)所成图像,利用由阴影恢复结构技术,采用基于线性逼近的方法,恢复样本表面的三维结构,获得更好的三维可视化效果；第三,将基于单张图像的三维重建技术与人脸识别技术相结合,解决人脸识别技术在现实应用中存在的难题,并提出一种应用于会议社交中的新颖应用。通过实验验证,本文工作在相关领域均取得良好效果,为三维重建这一课题提供了新的研究思路。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-6
目录  6-8
专用术语注释表  8-9
第一章 绪论  9-14
  1.1 选题背景与研究意义  9
  1.2 三维重建  9-11
    1.2.1 三维重建定义  9-10
    1.2.2 三维重建相关方法  10-11
  1.3 基于单张图像的三维重建  11-12
  1.4 相关工作  12-13
  1.5 本文工作  13-14
第二章 相关背景知识介绍  14-21
  2.1 图像分割  14-16
    2.1.1 基于阈值的分割方法  14-15
    2.1.2 基于区域的分割方法  15
    2.1.3 基于特征空间聚类的方法  15-16
    2.1.4 基于边缘的分割方法  16
  2.2 基于SFS的SEM图像三维重建  16-18
    2.2.1 SEM成像原理  16-17
    2.2.2 SFS技术原理  17-18
  2.3 基于单目三维重建的人脸识别  18-20
    2.3.1 人脸识别技术  18-19
    2.3.2 相关工作  19-20
  2.4 本章小结  20-21
第三章 基于K-Means的快速图像分割  21-28
  3.1 K-Means算法  21-22
  3.2 基于K-Means的快速图像分割  22-25
    3.2.1 图像金字塔  23
    3.2.2 直方图分析  23-24
    3.2.3 HSV空间内的聚类分析  24
    3.2.4 融合聚类结果与边缘信息  24-25
  3.3 实验结果与分析  25-27
    3.3.1 BSDS数据库  25-26
    3.3.2 实验结果与分析  26-27
  3.4 本章小结  27-28
第四章 基于SEM图像的三维重建  28-36
  4.1 基于SEM图像的三维重建原理  28-29
  4.2 基于线性逼近法的SEM图像表面三维重建  29-31
    4.2.1 线性逼近法  29-30
    4.2.2 SEM成像条件下的线性逼近法  30-31
    4.2.3 与传统线性逼近法的比较  31
  4.3 实验结果与分析  31-35
    4.3.1 人工合成图片  31-33
    4.3.2 真实SEM图片  33-34
    4.3.3 实验分析  34-35
  4.4 本章小结  35-36
第五章 基于单目三维重建的人脸识别  36-44
  5.1 问题定义  36
  5.2 人脸三维重建与识别  36-41
    5.2.1 特征点检测  37-39
    5.2.2 三维人脸模型匹配  39-40
    5.2.3 SFS技术应用于人脸三维重建  40
    5.2.4 纹理映射  40-41
  5.3 实验结果与分析  41-43
    5.3.1 通用人脸三维模型  41
    5.3.2 人脸重建结果  41-42
    5.3.3 人脸识别准确率  42
    5.3.4 实验分析  42-43
  5.4 本章小结  43-44
第六章 总结与展望  44-45
参考文献  45-49
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文  49-50
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利  50-51
致谢  51

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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