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廣州實(shí)景三維建模信賴推薦「大勢智慧」

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發(fā)布時(shí)間:2021-08-13 10:14  







大勢智慧是一家專注于真實(shí)世界三維數(shù)字化重建及三維數(shù)據(jù)服務(wù)的高新技術(shù)企業(yè),公司在城市高精度三維建模、模型應(yīng)用及語義化理解和文化遺產(chǎn)數(shù)字化保護(hù)領(lǐng)域具有先進(jìn)的技術(shù)優(yōu)勢和豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。



深度值指的目標(biāo)物體與測量器材之間的距離。深度值的大小只與距離有關(guān),而與環(huán)境、光線、方向等因素?zé)o關(guān),所以深度圖像能夠真實(shí)準(zhǔn)確的體現(xiàn)景物的幾何深度信息。通過建立物體的空間模型,能夠?yàn)樯顚哟蔚挠?jì)算機(jī)視覺應(yīng)用提供更堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。


SDF值等于此體素到重建表面的zui小距離值。當(dāng)SDF值大于零,表示該體素在表面前;當(dāng)SDF小于零時(shí),表示該體素在表面后;當(dāng)SDF值越接近于零,表示該體素越貼近于場景的真實(shí)表面。KinectFusion技術(shù)雖然對場景的重建具有g(shù)ao效實(shí)時(shí)的性能,但是其可重建的空間范圍卻較小,主要體現(xiàn)在消耗了極大的空間用來存取數(shù)目繁多的體素。

為了解決體素占用大量空間的問題,Curless等人提出了TSDF (Truncated Signed Distance Field,截?cái)喾?hào)距離場)算法,該方法只存儲(chǔ)距真實(shí)表面較近的數(shù)層體素,而非所有體素。因此能夠大幅降低KinectFusion的內(nèi)存消耗,減少模型冗余點(diǎn)。





表面生成的目的是為了構(gòu)造物體的可視等值面,常用體素級(jí)方法直接處理原始灰度體數(shù)據(jù)。Lorensen提出了經(jīng)典體素級(jí)重建算法:MC(Marching Cube,移動(dòng)立方體)法。移動(dòng)立方體法首先將數(shù)據(jù)場中八個(gè)位置相鄰的數(shù)據(jù)分別存放在一個(gè)四面體體元的八個(gè)頂點(diǎn)處。對于一個(gè)邊界體素上一條棱邊的兩個(gè)端點(diǎn)而言,當(dāng)其值一個(gè)大于給定的常數(shù)T,另一個(gè)小于T時(shí),則這條棱邊上一定有等值面的一個(gè)頂點(diǎn)。然后計(jì)算該體元中十二條棱和等值面的交點(diǎn),并構(gòu)造體元中的三角面片,所有的三角面片把體元分成了等值面內(nèi)與等值面外兩塊區(qū)域。連接此數(shù)據(jù)場中的所有體元的三角面片,構(gòu)成等值面。合并所有立方體的等值面便可生成完整的三維表面。









在計(jì)算機(jī)視覺中, 三維重建是指根據(jù)單視圖或者多視圖的圖像重建三維信息的過程. 由于單視頻的信息不完全,因此三維重建需要利用經(jīng)驗(yàn)知識(shí). 而多視圖的三維重建(類似人的雙目定位)相對比較容易, 其方法是先對攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定, 即計(jì)算出攝像機(jī)的圖象坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的關(guān)系.然后利用多個(gè)二維圖象中的信息重建出三維信息。常規(guī)的3D shape representation有以下四種:深度圖(depth)、點(diǎn)云(point cloud)、體素(voxel)、網(wǎng)格(mesh)。


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