本文選題：能量最小化 + 平面擬合　； 參考：《自動(dòng)化學(xué)報(bào)》2017年04期

【摘要】：對(duì)于基于圖像的城市場景重建,由于光照變化、透視畸變、弱紋理區(qū)域等因素的影響,傳統(tǒng)像素級(jí)與區(qū)域級(jí)的重建算法通常難以獲得可靠的重建結(jié)果.為了解決此問題,本文提出一種快速、魯棒的分段平面重建算法.根據(jù)城市場景結(jié)構(gòu)特征與分段平面假設(shè),本文算法首先利用基于連通域檢測的空間平面擬合方法從初始空間點(diǎn)中抽取充分且可靠的候選空間平面,然后在MRF(Markov random field)能量最小化框架下將場景的完整結(jié)構(gòu)推斷問題轉(zhuǎn)化為平面標(biāo)記問題進(jìn)行求解.由于候選平面集與融合灰度一致性度量、空間幾何與可見性約束的能量模型的高可靠性,場景的完整結(jié)構(gòu)因此可被有效地重建.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法能較好地克服傳統(tǒng)算法可靠性差、重建場景不完整等缺點(diǎn),同時(shí)具有較高的計(jì)算效率.
[Abstract]:For image-based urban scene reconstruction, due to the influence of illumination variation, perspective distortion, weak texture region and other factors, it is difficult to obtain reliable reconstruction results by traditional pixel level and region level reconstruction algorithms. In order to solve this problem, a fast and robust segmented plane reconstruction algorithm is proposed. According to the structural features of urban scenes and the assumption of segmented plane, this algorithm firstly extracts sufficient and reliable candidate space planes from the initial spatial points by using the spatial plane fitting method based on connected domain detection. Then the complete structure inference problem of the scene is transformed into a plane marking problem under the framework of MRF(Markov random field energy minimization. Because of the high reliability of the energy model with candidate plane set and fusion gray level consistency and spatial geometry and visibility constraints, the complete structure of the scene can be reconstructed effectively. The experimental results show that the proposed algorithm can overcome the shortcomings of the traditional algorithm such as poor reliability and incomplete reconstruction scene, and has high computational efficiency.
【作者單位】： 周口師范學(xué)院網(wǎng)絡(luò)工程學(xué)院;中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所模式識(shí)別國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)(2015AA124102) 國家自然科學(xué)基金(61273280,61333015,61472419) 河南省自然科學(xué)基金(162300410347) 河南省科技攻關(guān)項(xiàng)目(162102310589,162102210396) 河南省高校重點(diǎn)科研項(xiàng)目(17A520018,17A520019,15A520116,16B520034) 周口師范學(xué)院高層次人才科研啟動(dòng)基金(zknuc2015103)資助~~
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1868055