傳統(tǒng)方法在重建過(guò)程中由于采集的數(shù)據(jù)較多且具有連續(xù)性,會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)躍遷等問(wèn)題,導(dǎo)致重建的精準(zhǔn)度與完整度不高。為此提出建筑室內(nèi)空間虛擬場(chǎng)景多視圖三維重建方法。對(duì)三維采樣集合點(diǎn)做多視圖融合處理,以此獲取完整的三維信息,并計(jì)算采樣點(diǎn)的深度置信度,剔除冗余融合數(shù)據(jù)。根據(jù)數(shù)據(jù)處理結(jié)果結(jié)合三點(diǎn)測(cè)量方法,確定最佳主視圖和副視圖,再經(jīng)過(guò)多次迭代達(dá)到優(yōu)化生長(zhǎng)的目的,并在因式分解的基礎(chǔ)上利用三維模型像素求取特征點(diǎn)集合。最后根據(jù)連續(xù)深度融合方式求解該特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的三維虛擬空間點(diǎn),即可實(shí)現(xiàn)建筑室內(nèi)空間虛擬場(chǎng)景多視圖的三維重建。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明,所提方法在重建過(guò)程中趨光性能平穩(wěn),重建準(zhǔn)確度高,可以呈現(xiàn)出最佳的三維虛擬場(chǎng)景效果。 

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【文章目錄】：
1 引言
2 多視圖采樣點(diǎn)融合
3 空間虛擬場(chǎng)景下多視圖三維重建方法
    3.1 基于生長(zhǎng)優(yōu)化的最佳視圖確定
    3.2 基于因式分解的室內(nèi)空間虛擬場(chǎng)景特征點(diǎn)匹配
    3.3 基于連續(xù)深度多融合的多視圖三維重建
4 仿真數(shù)據(jù)分析與研究
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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