本文關(guān)鍵詞：基于多視角視頻的時(shí)變?nèi)S模型序列生成若干關(guān)鍵技術(shù)研究　出處：《浙江大學(xué)》2017年博士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著影視、娛樂(lè)與游戲行業(yè)的蓬勃發(fā)展,能為用戶(hù)提供豐富的立體感和沉浸感且支持選擇任意視點(diǎn)的多媒體技術(shù)——自由視點(diǎn)三維視頻——將成為下一代視頻應(yīng)用的主要技術(shù)方向,在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域受到較大的關(guān)注。基于多視圖三維重建是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要研究課題之一,是被動(dòng)式三維重建技術(shù)的重要組成部分;在其基礎(chǔ)上形成了多視角視頻序列三維重建技術(shù)�；诙嘁暯且曨l序列重建三維動(dòng)態(tài)場(chǎng)景是生成自由視點(diǎn)視頻的主要技術(shù)之一,也是目前計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域最富有意義和挑戰(zhàn)性的任務(wù)之一。然而,基于多視角視頻序列重建技術(shù)快速生成具有良好時(shí)空一致性的時(shí)變?nèi)S模型序列仍然面臨較多的問(wèn)題。本文結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)、多視圖幾何、圖形圖像等相關(guān)理論和技術(shù),主要從提升重建速度和重建質(zhì)量?jī)蓚�(gè)方面來(lái)研究三維動(dòng)態(tài)場(chǎng)景重建。一方面研究提高基于多視角視頻圖像序列重建三維動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的速度;另外一方面研究提高三維模型序列的時(shí)空分辨率以獲得具有良好時(shí)空一致性的時(shí)變點(diǎn)云模型序列。具體主要研究工作如下:1.提出了一種基于貢獻(xiàn)加權(quán)快速生成可視化外殼的方法為了提高三維場(chǎng)景的重建速度,采用基于剪影輪廓序列重建技術(shù)是比較合適的選擇。然而,基于剪影輪廓重建技術(shù)在空間線段求交階段邏輯設(shè)計(jì)復(fù)雜,導(dǎo)致重建速度以及重建算法魯棒性下降。針對(duì)該問(wèn)題,提出一種基于貢獻(xiàn)加權(quán)方法重建可視化外殼;該方法通過(guò)矩陣存儲(chǔ)可視線段生成過(guò)程中貢獻(xiàn)權(quán)值,然后一次性遍歷矩陣,獲得空間可視線段的端點(diǎn)集合。提高了可視化外殼的生成速度,同時(shí)增強(qiáng)了重建算法的魯棒性;進(jìn)一步提高了基于剪影輪廓重建技術(shù)對(duì)三維動(dòng)態(tài)場(chǎng)景實(shí)時(shí)重建的能力。2.提出了兩種稠密化稀疏點(diǎn)云模型的方法:基于平面-空間顏色局部一致性方法和基于空間輪廓連續(xù)性方法為了獲得良好的模型質(zhì)量,稀疏點(diǎn)云模型應(yīng)在保證重建速度的同時(shí)獲得良好的模型外表特性。針對(duì)該問(wèn)題提出兩種較新穎的準(zhǔn)稠密點(diǎn)云模型生成方法:基于平面-空間顏色局部一致性方法和基于空間輪廓連續(xù)性方法。前一種方法主要應(yīng)用在場(chǎng)景紋理比較豐富的情況,后一種方法主要應(yīng)用在場(chǎng)景紋理比較貧乏的情況。通過(guò)這兩種方法能夠快速生成全視點(diǎn)的、緊致的且具有外表特性的準(zhǔn)稠密點(diǎn)云模型。3.提出了一種基于時(shí)空輪廓連續(xù)性提升時(shí)變點(diǎn)云模型序列時(shí)空一致性的方法為了提高三維視頻序列的時(shí)間分辨率,也即提高三維模型序列時(shí)間一致性,高質(zhì)量地跟蹤關(guān)鍵幀模型之間的形變?nèi)匀皇且粋�(gè)開(kāi)放性的問(wèn)題。針對(duì)該問(wèn)題提出了一種基于多尺度輪廓稠密化的方法,從多視角視頻序列中快速獲得具有良好時(shí)空一致性的準(zhǔn)稠密時(shí)變點(diǎn)云模型序列。該方法快速地、高質(zhì)量地完成三維動(dòng)態(tài)重建對(duì)象的形變跟蹤,為生成自由視點(diǎn)三維視頻打下良好的基礎(chǔ)。4.提出了一種采用周期加權(quán)數(shù)據(jù)融合的智能手機(jī)相機(jī)位姿參數(shù)估計(jì)的方法為了提高移動(dòng)智能相機(jī)的姿態(tài)參數(shù)估計(jì)的魯棒性和準(zhǔn)確性,不同傳感器采集的姿態(tài)數(shù)據(jù)需要進(jìn)行良好的融合�；谝曈X(jué)特征方法和基于慣性傳感器方法在相機(jī)位姿跟蹤過(guò)程中,都存在數(shù)值誤差且會(huì)發(fā)生誤差累積,影響相機(jī)位姿參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確度。針對(duì)該問(wèn)題提出了利用周期加權(quán)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合的智能手機(jī)相機(jī)位姿參數(shù)估計(jì)的方法。該方法提高了移動(dòng)智能相機(jī)的姿態(tài)參數(shù)估計(jì)的魯棒性和準(zhǔn)確性。本文對(duì)基于多視角視頻序列重建三維動(dòng)態(tài)場(chǎng)景以生成時(shí)變點(diǎn)云模型序列的當(dāng)前若干關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行了研究,并提出了行之有效的解決方法。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的多種解決方法是有效的。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1309187