模型重建

摘要： 传统的LiDAR点云建筑物模型会经常受到二维图纸的局限,极大地影响对建筑物的判断.而对于等高线族的分析,从等高线族的特性到建筑物等高线的划分,都能通过等高线的识别呈现建筑物的形状和结构,从而提高建筑物模型重建的效率.论文从等高线族的定义、机载LIDAR技术、屋顶识别、模型重建等方面,探讨基于等高线族分析的LiDAR点云建筑物模型自动识别及重建.

摘要： 逆向工程可以缩短产品的研发周期,提高生产效率,在工程实际中发挥着重要作用。本文以汽车复杂曲面结构件逆向设计为例,详细地阐述了参数采集、数据处理、曲面重构等关键步骤,并最终得到三维数字模型的设计过程。这种设计方式,能够避免传统正向设计时间长、成本高等问题,能够为逆向工程技术在汽车复杂曲面结构件的设计提供参考。

摘要： 激光钻进岩石形成的钻孔的孔形较为复杂,具有较小的孔直径和较高的孔壁粗糙度,使得利用传统方法进行钻孔尺寸的测量较为困难。为了精确钻孔测量和方便孔形研究,提出了一种基于线激光扫描及逆向建模的钻孔建模方法。首先,搭建了线激光扫描平台,建立了空间坐标系,以获取钻孔的三维坐标,构建了钻孔的初始点云数据。其次,在MATLAB中对获取的点云数据进行无效点移除及多视角点云配准,其中,无效点移除利用顺序查找法实现,多视角点云配准则基于迭代最近点(ICP)算法,包括初始配准和精确配准两个阶段。最后,基于Delaunay三角网格划分及曲面重建算法,实现了钻孔模型的重建和可视化。此外,还采用滴液法和切割法进行实际钻孔容积值测量及钻孔轮廓线获取,并与由点云重建的钻孔模型上获取的测算结果进行对比分析,以验证所述方法建立的钻孔模型的精度。结果表明:重建的钻孔模型与实际钻孔之间的误差小于4%,重建的模型能够满足激光岩石钻进钻孔的测量要求,证实了所述方法的可行性。与传统测量方法相比,所述方法属于非接触、非破坏性方法,可重复性测量。

摘要： LBM是一种计算流体数值方法,计算过程中需要确定流场格点属于流体点还是固体点,通过前处理获得格点类型信息.其中一种方法是通过STL文件格式描述的物体模型判断格点在物体内外信息来确定格点类型,从而实现STL几何信息到LBM计算模型信息的重构.为了能够快速重构计算模型,本文提出了一种快速生成计算模型算法.该算法根据面三角形找到模型的边界点集,然后由边界点判定出模型内部点和外部点从而完成对模型的重建.算法从面三角形出发,大量减少了计算量,节约了时间,提高了效率.基于本文算法和直接法对不同复杂程度的圆球、NACA0012翼型、CHN-T1飞机标模开展了前处理建模比较,结果表明,随着几何复杂度增加,直接法耗时急剧增加,而本文算法一直保持低耗时(例如CHN-T1模型前处理网格生成,直接法采用120核并行运算耗时11 h,而本文算法采用单核仅耗时20 s),极大地提高了LBM针对复杂几何外形的前处理效率.使用基于本文算法前处理获得的网格开展流场计算,验证了该前处理方法的适用性.

摘要： 机器人蒙皮在线制孔自动加工技术解决了传统制孔效率低与质量差的问题,在飞机装配中得到广泛应用.但在线测量方式精度受限,需要通过精确的制孔质量分析与检验来实现制孔工艺的评估.以制孔质量检验分析为目标的测量规划实现了基于三坐标测量机检验特征的数据采集.通过设计简单几何形状与复杂曲面特征的建模方法,完成检验特征的几何模型重构.提取质量分析关联几何信息,建立质量分析评价模型,完成综合评价指标的计算.实验结果表明,该方法满足制孔质量的高精度综合评价需求,为制孔工艺的完善提供可靠的分析数据.

摘要： 机器人蒙皮在线制孔自动加工技术解决了传统制孔效率低与质量差的问题,在飞机装配中得到广泛应用。但在线测量方式精度受限,需要通过精确的制孔质量分析与检验来实现制孔工艺的评估。以制孔质量检验分析为目标的测量规划实现了基于三坐标测量机检验特征的数据采集。通过设计简单几何形状与复杂曲面特征的建模方法,完成检验特征的几何模型重构。提取质量分析关联几何信息,建立质量分析评价模型,完成综合评价指标的计算。实验结果表明,该方法满足制孔质量的高精度综合评价需求,为制孔工艺的完善提供可靠的分析数据。

摘要： 针对实景三维模型在实际使用中需要单体化的问题,提出一种基于实景三维模型的单体化模型重建技术.基于实景三维模型、空三成果、倾斜摄影航片和手持拍摄照片进行三维模型的重建,并进行了实验.结果表明,该方法能够快速完成三维模型重建,重建的三维模型有较高的还原度和精度,满足LOD(Levels of Detail,多层次细节)3级别模型的要求.

摘要： 从电子侦察数据中反演多功能雷达的工作模式,是电子侦察领域广泛关注的难点问题,也是充分挖掘电磁大数据情报效益的重要内容,对雷达型号识别、工作状态识别、行为意图推断、精确电子干扰等应用具有直接的支撑作用.该文以多功能雷达信号模型的简洁性为基本依据,参考信息理论定义了雷达脉冲列的复杂度度量规则,并遵循复杂度最小化准则对多功能雷达脉冲列进行语义编码,以提取雷达执行不同功能时的脉组结构,进一步地,基于脉冲列编码序列估计脉组之间的切换矩阵,从而重建了多功能雷达工作模型.该文设置典型的仿真实验对新方法的可行性和性能进行了验证,结果表明新方法能够借助编码理论,自动从多功能雷达侦察脉冲列中准确提取雷达脉组,并高精度重建多功能雷达工作模型,脉冲列的语义编码与模型重建过程对漏脉冲等数据噪声具有较强的适应能力.

摘要： 逆向工程可以缩短产品的研发周期,提高生产效率,在工程实际中发挥着重要作用.本文以汽车复杂曲面结构件逆向设计为例,详细地阐述了参数采集、数据处理、曲面重构等关键步骤,并最终得到三维数字模型的设计过程.这种设计方式,能够避免传统正向设计时间长、成本高等问题,能够为逆向工程技术在汽车复杂曲面结构件的设计提供参考.

摘要： 基于Geomagic软件对螺旋桨叶片进行逆向设计,采用特征点粗拼合+曲率精拼合的方法完成点云处理;分别采用刷取法、曲线法进行模型重建;比较了两种方法重建的模型与点云、实物的误差情况;最后给出两种模型重建方法的优缺点及适用性.提出两步拼合法,针对两种重建模型方法的比较对曲面零件的逆向设计具有指导意义.

摘要： 本文提出了一种廉价相机应用场景下基于人体基本信息的实时人体模型重建方法.目前经典的三维人体扫描技术不能达到实时性能,而实时的人体重建方法一般是基于模板的方法,对模板和输入数据的精确度要求高,无法在廉价设备上实现.本文使用单台Kinect,利用特征圈带有的人体信息,通过在特征圈之间生成网格来重建人体模型.特征圈是指过骨骼上某一节点与该骨骼垂直的平面与人体模型相交所形成的圈,其大小反应身体该处的胖瘦,圈之间的距离则反应骨骼长度.本文方法重建得到的人体模型带有人体基本信息并且顶点少、实时性好,可应用在对模型精度要求不高的实时应用当中.

摘要： 采用改进的灭点计算方法,以单幅场景图像的重建为目标,研究了场景图像的获取、灭点计算、空间离散特征点坐标计算,以及VRML模型生成等基于图像建模的技术和方法,实现了单幅场景图像的模型恢复重建,重建的模型在虚拟场景中和在工程软件中显示。这对提高模型重建精度、建模效率、方便修改优化模型具有现实意义。

摘要： 针对智能变电站模型重建问题,提出了一种基于组件匹配的快速建模方法.在数据预处理阶段,变电站激光扫描数据中的电力线及地面数据将被自动去除,各独立部件也会被自动分割出来.在此基础上,算法自动探测变电站内的重复部件.对每一种重复部件,算法自动检索模板库以获取最相似的模型并同时将模型置入点云模型中相对应的位置以完成重建.与传统的人工建模方式相比,算法结合变电站中模型的重复性及标准性特点,将基于组件匹配的建模思想引进到变电站建模过程中,这一举措显著地提高了建模效率和精度.特别是针对大规模的变电站模型,算法的重建效率更为明显.大量的实验结果验证了基于组件匹配的快速建模方法的有效性及鲁棒性.

摘要： 本文提供了一个从单张图片中自动快速重建高细节人脸模型的方法.本方法的优点在于对生成结果由粗到细进行逐步优化,这样既降低了每一步的图像条件,又可以尽可能挖掘图像信息来增加重建模型的逼真度.首先,本文从单张照片检测到的特征点中,通过多初值迭代方法优化求解对应的三维头部姿态和大尺度的人脸表情.其次以检测到的人脸特征点为依据对不准确的人脸表情进行矫正,期间使用非刚性的迭代最近点方法对齐模型上的特征点和图像特征点,使用拉普拉斯坐标影响其余非特征点位置;最后使用带有常量假设的明暗重建形状方法为人脸模型重建细尺度的几何细节,以增加重建模型的逼真度.实验结果表明,该方法能够在大幅度头部摆动的情况下,生成准确逼真带几何有细节的人脸模型.此方法不需要对图片的摄像机进行标定,也不需要预先训练或预设用户的特征模型和混合形状,同时不强制室内光照以及单调的背景环境,因此该法适用于各种人脸图片的三维模型重建.

摘要： 本文简要阐述了利用Artec(MHT)手持式扫描仪如何对中小型的建筑类三维目标进行数据采集,并结合Geomagic逆向软件对数据进行处理及模型重建的方法.研究表明,参照逆向工程的方法对建筑测绘,特别是表面复杂,凹凸较多的构件中如何精确地进行三维数据获取、数据处理、模型重建及三维模型成型打印等有很好的应用效果和研究价值.

摘要： 三维激光扫描是近几年发展起来的一项新兴的测绘技术,具有数据获取速度快、自动化程度高,全方位、非接触式测量、数据获取海量等诸多优点,为建筑物三维建模提供了一种全新的方法,本文在介绍三维激光扫描原理的基础上,通过某建筑物扫描的实例、详细说明三维激光扫描获取数据的流程、数据预处理及数据匹配的方法:最后采用两种不同的建模方法对点云数据进行三维重建,并分析其优缺点。

摘要： 研究了基于特征和约束的飞机产品外形和结构件CAD模型重建技术。针对飞机部件的测量点云数据，运用内存映射和栅格划分技术进行预处理，在此基础上实现了针对大规模测量数据的平滑、修复、多视拼合及区域划分算法。根据飞机外形特点，综合运用分片连续样条曲面、裁剪曲面、规则曲面、直纹面拟合方法求取全机外形，采用曲面变形技术修改外形以满足必要的工装约束。提出了基于曲面、实体特征的结构件特征反求建模方法。设计了面向凸块、型腔等基本特征重建的特征识别和特征参数提取算法。采用反求平面轮廓线和辅助参数的方法重建拉伸、旋转、扫掠等复杂轮廓特征。对于二次曲面，对曲面类型及约束进行识别，基于约束进行曲面整体重建。与飞机外形相关的结构件，当贴合面较窄、外形线接近于直线时，采用直纹面逼近，否则由蒙皮曲面等距间接求取。最后，各重建特征通过裁剪、缝合、特征融合等操作得到结构件重建模型。本文研究成果已在某型飞机的研制中得到应用。

摘要： 随着逆向工程技术的不断发展，其应用领域也日益广泛。论文阐述了逆向工程的基本概念、数据采集、数据处理、模型重建等关键技术及其在国内外的最新发展，并介绍了几种主要的商用逆向造型软件。

摘要： 首次使用白色结构光扫描技术,提出并实现一个鲁棒的三维发型重建系统:1秒内采集头部数据,1分钟内全自动地建立包括发型在内的三维头部网格模型.该系统使用了4台自制的白色结构光扫描仪,预先配置好空间位置,有效覆盖采集的头部区域.该系统的核心技术贡献为一种高频二值条纹的结构光编码算法,该算法采用了稳定的共轭格雷码条纹策略,能够鲁棒地采集黑色头发等材质表面.实验结果表明,重建后的三维发型具有高几何精度,达到了当前最优的毫米级别。

摘要： 首次使用白色结构光扫描技术,提出并实现一个鲁棒的三维发型重建系统:1秒内采集头部数据,1分钟内全自动地建立包括发型在内的三维头部网格模型.该系统使用了4台自制的白色结构光扫描仪,预先配置好空间位置,有效覆盖采集的头部区域.该系统的核心技术贡献为一种高频二值条纹的结构光编码算法,该算法采用了稳定的共轭格雷码条纹策略,能够鲁棒地采集黑色头发等材质表面.实验结果表明,重建后的三维发型具有高几何精度,达到了当前最优的毫米级别。

摘要： 本发明公开了一种融合形态及色彩的图像超分辨率重建模型构建及重建方法，考虑到仅使用图像像素损失优化超分辨率模型会忽略图像中结构、纹理、色彩分布的均衡分布，造成超分辨率重建结果出现结构不流畅、纹理不清晰、色彩不光顺和过度渲染错位等现象，提出一种构建图像对抗融合形态成分对抗网络和颜色对抗网络的超分辨率重建方法，本发明解决了现有技术无法兼顾结构、纹理、色彩图像特征这一不足，有效提高图像的重建质量。

摘要： 本发明公开了一种重建三维模型的方法及装置和三维模型采集及重建系统，所述重建三维模型的方法，包括：获取目标物体的三维彩色点云数据；根据所述三维彩色点云数据生成第一分辨率下的三维体素数据；将所述第一分辨率下的三维体素数据输入超分辨率神经网络模型以生成第二分辨率下的三维体素数据，其中，所述第一分辨率小于所述第二分辨率；根据所述第二分辨率下的三维体素数据获得所述目标物体的三维模型。该方法可以在不提高GPU计算力的情况下，提高三维模型的分辨率。

摘要： 本发明公开了一种重建三维模型方法、重建三维模型系统及计算机存储介质，所述重建三维模型方法包括：摄像头采集连续影像帧及离散影像帧，惯性测量单元获取连续影像帧的第一旋转角速度及第一加速度，和/或所述惯性测量单元获取离散影像帧的第二旋转角速度及第二加速度；根据所述第一旋转角速度及第一加速度，移动端计算程序和/或后处理端计算程序获取连续影像帧的第一特征点数据库，和/或根据所述第二旋转角速度及第二加速度，移动端计算程序和/或后处理端计算程序获取离散影像帧的第二特征点数据库；根据所述第一特征点数据库和/或所述第二特征点数据库，所述后处理端计算程序重建三维表面模型，以获取精准度更高的三维表面模型。

摘要： 本发明公开了一种超视野CT图像重建模型训练和超视野CT图像重建方法，利用预设重建算法对获取的多组CBCT投影数据进行重建处理得到正常视野图像；对正常视野图像进行视野缩小处理；对缩小后的正常视野图像对应的投影数据进行补全操作；对补全操作后得到的投影数据进行重建得到超视野重建图像；根据正常视野图像数据与超视野重建图像数据构建数据集，并根据数据集训练U－Net网络模型得到超视野CT图像重建模型。减弱了因数据截断导致的重建图像超视野边界的亮环问题；有效增强了超视野区域的图像的亮度与组织结构，解决了视觉效果不好的问题；根据该模型进行超视野CT图像重建可以直接得到与正常视野重建图像的视觉效果相近的图像，满足临床诊断需求。

摘要： 本公开提供了一种图像重建方法、装置、设备和存储介质，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术领域。具体实现方案为：基于至少两个特征查找表，确定目标图像的至少两个特征信息；至少两个特征查找表分别与图像重建模型中的至少两个特征提取模块关联，用于表征所关联特征提取模块的输入像素信息与提取的特征像素信息之间的映射关系；至少两个特征提取模块中第一卷积层的卷积核尺寸相同，且扩张率不同；通过图像重建模型中的特征融合模块，对至少两个特征信息进行融合，得到融合特征信息；根据融合特征信息，确定目标图像的重建图像。本公开实施例能够提高图像重建的效率和质量。

摘要： 本发明提供一种图像重建、编码解码方法、重建模型训练方法、相关装置，图像重建方法包括：获取输入图像，所述输入图像包括至少一个类型的分量；基于所述分量的类型确定所述分量对应的图像重建模型；利用选择的所述图像重建模型对对应的所述分量进行处理，得到重建分量，将所有的重建分量组合得到重建图像。该方法在进行图像重建过程中考虑了分量的类型，对于不同的分量采用不同类型的图像重建模型进行图像重建，能够提高图像重建效果。

摘要： 一种人脸重建模型的训练方法及装置、人脸重建方法及装置、电子设备和可读存储介质。人脸重建模型的训练方法包括获取训练数据(101)；将所述第一人脸图像输入第一网络模型，获得第二人脸图像(102)；将所述目标人脸图像和所述第二人脸图像输入第二网络模型，获得判别结果(103)；获取所述第一网络模型对应的第一损失函数，并根据所述第一损失函数调节所述第一网络模型的参数(104)；获取所述第二网络模型对应的第二损失函数，并根据所述第二损失函数调节所述第二网络模型的参数(105)；交替进行上述步骤，以对所述第一网络模型和所述第二网络模型轮流进行模型训练(106)；将训练完成的第一网络模型作为人脸重建模型(107)。该方案能够提高对于人脸重建的准确度和清晰度。

摘要： 本申请涉及一种远距离虹膜图像的超分辨率重建模型及训练方法、重建方法、设备及介质，其重建模型包括重建通道，重建通道得到的图像与原始的低分辨虹膜图像依次通过通道叠加、1*1卷积和pixelshuffle上采样层得到重建的超分辨虹膜图像；重建通道包括依次级联的一个初始模块和至少一个并行模块；初始模块和并行模块均包括输入端和输出端，输入端和输出端之间并联有第一通道和第二通道；第一通道由至少一个可替换卷积级联而成；第二通道由至少一个第一卷积层、上采样层、下采样层以及至少一个第二卷积层依次级联而成，其中，第一卷积层和第二卷积层均为可替换卷积，上采样层的倍数与下采样层的倍数相同。本申请具有提高远距离虹膜图像分辨率的效果。

摘要： 本发明实施例提供了一种太赫兹图像重建的模型训练方法、太赫兹图像重建方法、装置、系统及计算机可读存储介质，太赫兹光谱仪采集到的初始太赫兹图像和与初始太赫兹图像不同类别的高分辨率图像经过将分辨率处理后得到的低分辨率图像共同输入到卷积网络模型中，通过卷积网络模型对低分辨率图像进行特征信息的提取。通过在卷积网络模型的最后一层设置残差融合层，使得卷积网络模型对低分辨率图像进行特征信息的提取更加全面，减少梯度下降对图像分辨率重建的影响，从而使卷积网络模型对太赫兹图像重建出更高的分辨率。

摘要： 本申请实施例公开了一种人体模型重建方法、重建系统及存储介质，人体模型重建方法包括：获取目标图像，并基于目标图像中的待重建对象进行分割处理，获得分割后图像；其中，目标图像为待重建对象对应的一帧正面图像；基于分割后图像，分别获得待重建对象的初始估计形状和纹理信息；通过初始估计形状，确定待重建对象的初始三维模型；其中，初始三维模型为无纹理的三维模型；根据纹理信息和纹理生成模型，获得待重建对象的完整纹理信息；基于初始三维模型和完整纹理信息，生成待重建对象的三维重建模型；其中，三维重建模型为有纹理的三维模型。