為了提高多視點(diǎn)激光圖像的場景重構(gòu)能力,提出基于激光成像及VR技術(shù)的多視點(diǎn)圖像場景重構(gòu)技術(shù)。建立多視點(diǎn)激光場景圖像虛擬現(xiàn)實(shí)三維重構(gòu)模型,在大氣散射環(huán)境下進(jìn)行多視點(diǎn)激光場景圖像的光強(qiáng)自適應(yīng)融合,采用分塊特征匹配技術(shù)進(jìn)行多視點(diǎn)激光場景圖像的信息增強(qiáng)處理,采用激光散射光暈點(diǎn)匹配方法進(jìn)行多視點(diǎn)激光場景圖像的細(xì)化濾波處理,采用激光散射光暈點(diǎn)特征檢測方法進(jìn)行圖像特征提取,使用亮度分量進(jìn)行多視點(diǎn)激光場景圖像特征細(xì)節(jié)透射分析,對提取的多視點(diǎn)圖像場景特征信息采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法進(jìn)行多視點(diǎn)激光場景圖像場景融合和特征重構(gòu),實(shí)現(xiàn)多視點(diǎn)激光場景圖像虛擬現(xiàn)實(shí)三維重構(gòu)。仿真結(jié)果表明,采用該方法進(jìn)行多視點(diǎn)激光場景圖像虛擬現(xiàn)實(shí)三維重構(gòu)的精度較高,峰值信噪比較高,圖像細(xì)節(jié)特征分辨力和準(zhǔn)確性較好。 

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 激光成像探測虛擬現(xiàn)實(shí)三維重構(gòu)與圖像融合
    2.1 多視點(diǎn)激光場景圖像虛擬現(xiàn)實(shí)三維重構(gòu)
    2.2 多視點(diǎn)激光場景圖像融合
3 多視點(diǎn)圖像場景重構(gòu)
    3.1 激光散射光暈點(diǎn)匹配
    3.2 多視點(diǎn)激光場景重構(gòu)
4 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
5 結(jié)語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于光強(qiáng)變化場景的目標(biāo)檢測與跟蹤新方法[J]. 劉默涵,侯嵬.  太赫茲科學(xué)與電子信息學(xué)報(bào). 2019(06)
[2]基于激光雷達(dá)的室內(nèi)場景三維重建系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 張明,王鉉,陳柯穎.  電子設(shè)計(jì)工程. 2019(24)
[3]基于分布式壓縮感知的異源圖像融合方法[J]. 劉杰.  艦船電子工程. 2018(12)
[4]基于加速引導(dǎo)濾波的圖像像素級融合[J]. 陳洋,王世峰,都凱悅,王銳.  長春理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(06)
[5]可見光-近紅外HSV圖像融合的場景類字典稀疏識別方法[J]. 劉佶鑫,魏嫚.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2018(12)
[6]基于虛擬現(xiàn)實(shí)的多媒體圖像重構(gòu)[J]. 賴晶亮,張福泉.  自動化與儀器儀表. 2018(06)
[7]基于超像素聚類的側(cè)掃聲吶圖像分割算法[J]. 盛蘊(yùn)霞,霍冠英,劉靜.  計(jì)算機(jī)工程. 2018(06)
[8]基于雙向擴(kuò)散與沖擊濾波的霧天圖像增強(qiáng)算法[J]. 張然,趙鳳群.  計(jì)算機(jī)工程. 2018(10)
[9]基于透射率空間與色彩紋理相關(guān)性的圖像分割[J]. 王云燁,李勃,董蓉,陳惠娟,陳啟美.  電子測量技術(shù). 2015(01)



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