利用空间小面元模型重构序列影像密集点云

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利用空间小面元模型重构序列影像密集点云

文章导航 > 武汉大学学报 ( 信息科学版) > 2014 > 39(12): 1430-1434

贾毅, 李振. 利用空间小面元模型重构序列影像密集点云[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(12): 1430-1434.

引用本文:

贾毅, 李振. 利用空间小面元模型重构序列影像密集点云[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(12): 1430-1434.

Jia Yi, Li Zhen. Reconstruction of Dense Point Cloud Using Space-patch Model from Sequence Images[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(12): 1430-1434.

Citation:

Jia Yi, Li Zhen. Reconstruction of Dense Point Cloud Using Space-patch Model from Sequence Images[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(12): 1430-1434.

利用空间小面元模型重构序列影像密集点云

贾毅^1,2,
李振³

¹武汉大学测绘学院湖北武汉 430079;²中国测绘科学研究院北京 100039; ³扬州大学水利与能源动力工程学院江苏扬州 225127

基金项目: 国家自然科学基金资助项目41201484 江苏省高校自然科学研究资助项目13KJB20005 江苏省水利动力工程重点实验室开放课题资助项目K12016 扬州大学高层次人才科研启动基金资助项目0574870015672

作者简介:
贾毅博士生现从事地理国情监测和遥感图像处理研究

中图分类号: P237.3 P231.5

Reconstruction of Dense Point Cloud Using Space-patch Model from Sequence Images

Jia Yi^1,2,
Li Zhen³

¹School of Geodesy and Geomatics Wuhan University Wuhan 430079 China;²Chinese Academy of Surveying and Mapping Beijing 100039 China; ³School of Hydraulic, Energy and Power Engineering Yangzhou University Yangzhou 225127 China

摘要: 提出了一种基于空间小面元模型(space-patch model, SPM)的序列影像密集点云重构方法。顾及SPM灰度一致性约束和空间几何约束，通过种子点的获取、扩散和滤波，生成密集SPM以逼近物体表面。该方法突破了传统核线影像密集匹配条件绮刻的限制。利用狮子影像数据，进行了密集点云模型的重构实验，验证了该算法的有效性。设计了几类对比试验，分析了扩散迭代次数和滤波对模型点云质量的影响。结果表明，对高分辨率影像多次扩散迭代并进行滤波，能够恢复出二维影像所包含的大量三维点云信息.
- 空间小面元模型 /
- 序列影像 /
- 密集匹配 /
- 三维建模
Abstract: Reconstruction method of dense point cloud using space-patch model(SPM) from sequence images is proposed. Considering gray consistency constraints and space geometric constraints of SPM，dense SPM are generated to approximating surface by selecting，expanding and filtering of seed points. This method is beyond the constraints of rigorous conditions of traditional dense matching of epipolar images.Experimental results show the validity of the algorithm and moreover. Kind of compartitive experiments are applied to analyzing that how iterations of expansion and filter influencing the quality of point cloud. The results show that massive 3D point cloud can be reconstructed by using repeatedly iterations of expansion and filter from high resolution images.
- SPM /
- sequence images /
- dense matching /
- 3D construction

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利用空间小面元模型重构序列影像密集点云

贾毅^1,2,
李振³

¹武汉大学测绘学院湖北武汉 430079;²中国测绘科学研究院北京 100039; ³扬州大学水利与能源动力工程学院江苏扬州 225127

基金项目: 国家自然科学基金资助项目41201484 江苏省高校自然科学研究资助项目13KJB20005 江苏省水利动力工程重点实验室开放课题资助项目K12016 扬州大学高层次人才科研启动基金资助项目0574870015672

作者简介:
贾毅博士生现从事地理国情监测和遥感图像处理研究

收稿日期: 2013-05-08
刊出日期: 2014-12-05

中图分类号: P237.3 P231.5

关键词:

空间小面元模型 /

摘要: 提出了一种基于空间小面元模型(space-patch model, SPM)的序列影像密集点云重构方法。顾及SPM灰度一致性约束和空间几何约束，通过种子点的获取、扩散和滤波，生成密集SPM以逼近物体表面。该方法突破了传统核线影像密集匹配条件绮刻的限制。利用狮子影像数据，进行了密集点云模型的重构实验，验证了该算法的有效性。设计了几类对比试验，分析了扩散迭代次数和滤波对模型点云质量的影响。结果表明，对高分辨率影像多次扩散迭代并进行滤波，能够恢复出二维影像所包含的大量三维点云信息.

English Abstract

贾毅, 李振. 利用空间小面元模型重构序列影像密集点云[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(12): 1430-1434.

引用本文:

贾毅, 李振. 利用空间小面元模型重构序列影像密集点云[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(12): 1430-1434.

Jia Yi, Li Zhen. Reconstruction of Dense Point Cloud Using Space-patch Model from Sequence Images[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(12): 1430-1434.

Citation:

Jia Yi, Li Zhen. Reconstruction of Dense Point Cloud Using Space-patch Model from Sequence Images[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(12): 1430-1434.

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