本文關(guān)鍵詞：基于三維重建的超高分辨率壁畫快速數(shù)字化技術(shù)研究

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【摘要】：壁畫作為人類最古老的繪畫形式之一,其豐富多彩的內(nèi)容,使其成為政治史、文化史等學(xué)科的重要研究資料。但由于壁畫為不可移動文物,其正在因?yàn)轱L(fēng)化、風(fēng)蝕、雨蝕、褪色等病害逐漸老去,甚至出現(xiàn)因倒塌而徹底消亡。圖像拼接技術(shù),由于其能夠永久的保存壁畫信息,現(xiàn)已逐漸應(yīng)用于壁畫的數(shù)字化考古研究。然而傳統(tǒng)的圖像拼接技術(shù)在處理壁畫圖像拼接時(shí),由于圖像配準(zhǔn)誤差等因素,導(dǎo)致得到的完整壁畫圖像出現(xiàn)線條扭曲、斷線等與真實(shí)壁畫不符的現(xiàn)象。同時(shí),常見的傳統(tǒng)二維圖像拼接技術(shù),采用計(jì)算量巨大的金字塔融合技術(shù)。因此傳統(tǒng)的二維圖像拼接技術(shù)運(yùn)算時(shí)間長,但得到的結(jié)果卻不夠理想。針對以上問題,本文提出一種基于三維重建的壁畫數(shù)字化框架,首次將三維重建技術(shù)應(yīng)用于壁畫數(shù)字化。本文主要做了以下工作：將三維重建技術(shù)成功運(yùn)用于壁畫數(shù)字化,并提出一套全新的基于三維重建的壁畫快速數(shù)字化框架。與傳統(tǒng)的壁畫拼接相比,基于三維重建的壁畫數(shù)字化方法將二維問題拓展到三維,引入壁畫的三維信息,提高壁畫數(shù)據(jù)的完整性。使得圖像配準(zhǔn)誤差降低,解決了傳統(tǒng)圖像拼接因配準(zhǔn)誤差引起的線條扭曲,斷線等問題。同時(shí)使得壁畫數(shù)字化效率得到很大提高,也獲得了壁畫的三維模型。提出一種基于相對位置的SIFT特征快速匹配算法,該算法通過預(yù)先估算任意圖像之間的相對位置參數(shù),然后對每張?jiān)紙D像的SIFT特征點(diǎn)建立Quadtree,利用基于Quadtree的搜索策略,從而實(shí)現(xiàn)對SIFT特征點(diǎn)的快速匹配。提出一種超高分辨率紋理三維模型快速渲染算法。由于壁畫模型龐大,其紋理圖像可以達(dá)到數(shù)百張,該算法提出以紋理作為分塊依據(jù)的快速渲染算法,解決顯卡存儲的限制,也提高了渲染速度。以上技術(shù)已應(yīng)用于基于三維重建的壁畫快速數(shù)字化系統(tǒng)中,經(jīng)實(shí)際應(yīng)用,本文提出的基于三維重建的壁畫數(shù)字化方法在提高壁畫數(shù)字化質(zhì)量的同時(shí)也提高了時(shí)間效率。
【關(guān)鍵詞】：三維重建 壁畫數(shù)字化 圖像拼接 特征匹配 渲染
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 課題背景11-14
• 1.1.1 文物數(shù)字化11-12
• 1.1.2 圖像拼接技術(shù)現(xiàn)狀12-13
• 1.1.3 壁畫拼接現(xiàn)狀13-14
• 1.2 本文工作14-15
• 1.3 論文結(jié)構(gòu)15-16
• 1.4 本章小結(jié)16-17
• 第2章 相關(guān)技術(shù)綜述17-26
• 2.1 圖像拼接技術(shù)17-21
• 2.1.1 圖像配準(zhǔn)17-18
• 2.1.2 圖像融合18-21
• 2.2 三維重建技術(shù)21-25
• 2.2.1 基于SFM方法的三維重建22-24
• 2.2.2 紋理映射24-25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 第3章 基于三維重建的壁畫快速數(shù)字化技術(shù)框架26-36
• 3.1 基于三維重建的壁畫快速數(shù)字化技術(shù)框架26-27
• 3.2 多核Bundle Adjustment相機(jī)自標(biāo)定技術(shù)27-30
• 3.2.1 多核Bundle Adjustment相機(jī)自標(biāo)定原理27-29
• 3.2.2 多核Bundle Adjustment相機(jī)自標(biāo)定實(shí)驗(yàn)分析29-30
• 3.3 基于馬爾科夫隨機(jī)場的紋理映射技術(shù)30-35
• 3.3.1 三角面片圖像質(zhì)量估算31
• 3.3.2 基于馬爾科夫隨機(jī)場的視圖選擇31-32
• 3.3.3 全局一致性顏色調(diào)整32
• 3.3.4 基于Poisson Editing的局部顏色調(diào)整32-33
• 3.3.5 基于馬爾科夫隨機(jī)場的紋理映射實(shí)驗(yàn)分析33-35
• 3.4 本章小結(jié)35-36
• 第4章 基于相對位置的SIFT特征快速匹配算法36-53
• 4.1 SIFT特征36-41
• 4.1.1 構(gòu)建尺度空間36-38
• 4.1.2 Difference-of-Gaussian尺度空間極值求解38-39
• 4.1.3 特征點(diǎn)篩選39-40
• 4.1.4 特征點(diǎn)描述子構(gòu)建40-41
• 4.2 基于相對位置的SIFT特征快速匹配算法41-52
• 4.2.1 SIFT特征匹配算法存在的問題41-42
• 4.2.2 基于相對位置的SIFT特征點(diǎn)快速匹配算法42-49
• 4.2.3 基于相對位置的SIFT特征點(diǎn)快速匹配算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果49-52
• 4.3 本章小結(jié)52-53
• 第5章 超高分辨率紋理三維模型快速渲染算法53-62
• 5.1 基于OpenGL的三維模型渲染技術(shù)53-56
• 5.1.1 OpenGL渲染管線技術(shù)54-55
• 5.1.2 基于OpenGL渲染存在的問題55-56
• 5.2 超高分辨率紋理三維模型快速渲染算法56-61
• 5.2.1 復(fù)雜三維模型分塊渲染算法57-58
• 5.2.2 超高分辨率紋理三維模型快速渲染算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果58-61
• 5.3 本章小結(jié)61-62
• 第6章 基于三維重建的壁畫快速數(shù)字化系統(tǒng)62-78
• 6.1 基于三維重建的壁畫快速數(shù)字化系統(tǒng)流程62-63
• 6.2 BigTIFF格式支持63-64
• 6.3 紋理映射優(yōu)化64-66
• 6.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與性能分析66-77
• 6.4.1 壁畫特征匹配實(shí)驗(yàn)結(jié)果66-67
• 6.4.2 壁畫三維模型獲取實(shí)驗(yàn)結(jié)果67-72
• 6.4.3 壁畫三維模型渲染實(shí)驗(yàn)結(jié)果72-74
• 6.4.4 基于三維重建的壁畫快速數(shù)字化系統(tǒng)性能分析74-77
• 6.5 本章小結(jié)77-78
• 第7章 總結(jié)與期望78-80
• 7.1 本文工作總結(jié)78-79
• 7.2 后續(xù)工作展望79-80
• 參考文獻(xiàn)80-83
• 攻讀碩士學(xué)位期間主要的研究成果83-84
• 致謝84

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