基于圖像序列的三維實體建模算法研究的開題報告

基于圖像序列的三維實體建模算法研究的開題報告一、研究背景隨著計算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，人們在不同領(lǐng)域中，越來越多地使用三維實體建模技術(shù)。然而，傳統(tǒng)的三維建模方法通常需要大量手工參與，人工成本高，效率低，難以滿足大規(guī)模建模的需求。而基于圖像序列的三維實體建模技術(shù)，可以通過多個視角的圖像，自動地推斷出三維實體的形狀和結(jié)構(gòu)，免去了手工建模的過程，大大提高了建模的效率和準(zhǔn)確性。因此，基于圖像序列的三維實體建模技術(shù)在現(xiàn)代計算機(jī)視覺領(lǐng)域中已經(jīng)成為了研究的熱點之一。二、研究目的為了實現(xiàn)基于圖像序列的三維實體建模技術(shù)，本文旨在研究以下幾個方面：1.建立三維重建的數(shù)學(xué)模型，實現(xiàn)基于圖像序列的三維實體建模。2.探究三維重建的關(guān)鍵技術(shù)，包括圖像對齊、特征提取、約束優(yōu)化等。3.對比和分析現(xiàn)有的三維重建方法的優(yōu)缺點，提出改進(jìn)和優(yōu)化的方案。三、研究方法本文將采用以下幾種研究方法：1.理論分析：通過對三維重建的數(shù)學(xué)模型，圖像對齊、特征提取、約束優(yōu)化等關(guān)鍵技術(shù)的理論分析，為建模算法提供理論依據(jù)。2.實驗分析：通過對比分析現(xiàn)有的三維重建算法的實驗結(jié)果，并針對不足之處，提出改進(jìn)和優(yōu)化的方案。3.系統(tǒng)設(shè)計：在理論分析和實驗分析的基礎(chǔ)上，設(shè)計一個基于圖像序列的三維實體建模系統(tǒng)，利用改進(jìn)和優(yōu)化的算法進(jìn)行實現(xiàn)。四、研究內(nèi)容本文將主要包括以下內(nèi)容：1.基于圖像序列的三維實體建模的數(shù)學(xué)模型。2.圖像對齊和特征提取的算法分析，包括相機(jī)的標(biāo)定，拼接和匹配算法。3.基于約束優(yōu)化的三維重建算法分析，包括空間約束、形狀約束和紋理約束等。4.對比分析現(xiàn)有的三維重建算法的優(yōu)缺點，提出改進(jìn)和優(yōu)化的方案。5.設(shè)計基于圖像序列的三維實體建模系統(tǒng)，利用改進(jìn)和優(yōu)化的算法實現(xiàn)三維重建并進(jìn)行實驗驗證。五、預(yù)期成果本文預(yù)期達(dá)到以下成果：1.建立基于圖像序列的三維實體建模的數(shù)學(xué)模型，為算法設(shè)計提供理論依據(jù)。2.分析現(xiàn)有的三維重建算法的優(yōu)缺點，提出改進(jìn)和優(yōu)化的方案。3.設(shè)計并實現(xiàn)基于圖像序列的三維實體建模系統(tǒng)，實現(xiàn)更高效和準(zhǔn)確的三維重建。4.發(fā)表相關(guān)學(xué)術(shù)論文，并將本文的研究成果應(yīng)用于相關(guān)實際項目中。六、研究時間安排本文的研究時間安排如下：第一年：1.研究圖像對齊和特征提取的算法分析，對比分析現(xiàn)有的三維重建算法的優(yōu)缺點。2.基于圖像序列的三維實體建模的數(shù)學(xué)模型的建立。第二年：1.研究基于約束優(yōu)化的三維重建算法。2.設(shè)計基于圖像序列的三維實體建模系統(tǒng)，完成算法的實現(xiàn)和實驗驗證。第三年：1.論文撰寫和論文發(fā)表。2.將本文的研究成果應(yīng)用于相關(guān)實際項目中。七、參考文獻(xiàn)1.Chen,D.,&Wu,F.(2014).Automaticgenerationof3Dindoormodelswithtexturefrommulti-viewRGB-Dimages.PatternRecognition,47(3),1614-1624.2.Choi,H.,&Kweon,I.S.(2015).Structured-light-basedfeaturedescriptorfor3Dpointcloudsinindoorenvironment.IEEETransactionsonImageProcessing,24(11),3650-3663.3.Fan,Y.J.,Deng,Z.J.,&Wang,Y.J.(2017).Three-dimensionalmodelingofurbanbuildingsfrompanoramicimages.ThePhotogrammetricRecord,32(159),376-396.4.Li,H.,&Cheng,Z.Q.(2016).3Dreconstructionfromsingle-viewimagesusingconvolutionalneuralnetworks.IEEETransactionsonPatternAnalysis,38(10),2039-2042.5.Wu,Q.,Wang,X.,&Li,H.(2017).Multi-stagedeepfeaturelearningfor3Dsh