三維重建中的深度估計與點云配準算法畢業(yè)論文【附代碼】

三維重建中的深度估計與點云配準算法研究主要內容：本研究將研究三維重建中的深度估計與點云配準技術。首先，介紹三維重建的基本原理及其在計算機視覺中的應用。接著，提出一種新型的深度估計算法，結合點云配準技術，提高重建精度。研究將通過實驗驗證算法的有效性，使用多種標準數據集進行評估。希望本研究為三維重建領域提供新的技術支持。文檔說明：本文闡述了多視圖幾何、深度估計、單目先驗、法向量約束、點云配準、深度學習、三維重建、核心的解決方案，涵蓋了其主要設計思路、實驗結果及仿真圖示。三維重建中的深度估計與點云配準算法研究通過優(yōu)化傳統方法，提升了求解效率和準確性，實驗驗證了其在不同應用場景下的穩(wěn)定性與有效性。文檔中包含了詳細的仿真圖和結果分析，提供了算法的示例代碼及數據來源，最后附上了相關的參考文獻，用以支持本文中的方法和結論。如還有疑問，或者科研方面的問題，可以通過文檔最后的微信直接聯系本團隊。核心思路基于視覺的三維重建是一項經典的計算機視覺任務，被廣泛應用在數字孿生、自動駕駛等重要領域。該任務以場景中多視角圖片為輸入，經過運動結構恢復(SFM)，稀疏重建(SparseReconstruction)，稠密重建(DenseReconstruction)，點云配準(PointCloudRegistration)等步驟構建場景的三維結構。得益于圖片數據獲取的方便、廉價、豐富性，基于視覺的三維重建獲得了長足的發(fā)展。近年來，雖然學者們針對三維重建中的不同計算模塊進行了細致的探索，但是不可避免地遺留了一些亟待解決的問題。其中稠密重建、點云配準為本文研究的重點，兩部分存在的挑戰(zhàn)分別如下。在稠密重建方面，深度估計中的初始深度假設層往往根據場景中的最小深度和最大深度劃分采樣區(qū)間獲得，無法為算法提供良好的深度初始值，從而引起匹配歧義，產生錯誤的深度估計。其次，弱紋理區(qū)域和無紋理區(qū)域中的像素特征差異小，亦會引起該區(qū)域的匹配歧義。除此之外，前景物體的遮擋和相機位姿的變換會產生不同的像素可見性，如何根據像素可見性差異對匹配代價加權是深度估計的難點。在點云配準中，動輒幾百萬甚至上千萬的點云規(guī)模對配準算法的效率提出了嚴峻的挑戰(zhàn)。并且，不同的干擾條件如噪聲，離群值等會影響點云配準的準確性。最后，殘缺點云的配準場景中由于輸入點云幾何形狀上的缺失，導致提取的高維特征包含差異的形狀信息，進而限制配準準確性。針對以上挑戰(zhàn)，本文對三維重建中的深度估計和點云配準進行了深入的研究。主要研究內容包括基于單目先驗和法向量約束的深度估計算法(MDN-MVSNet)，用于點云粗略配準的超邊四點同余集算法(SuperEdge4PCS)以及針對殘缺點云配準的虛擬點配準算法(VPRNet)。本文的主要貢獻如下:1、提出一種基于單目深度先驗和法向量約束的深度估計算法——MDN-MVSNet。目前流行的多視圖幾何(MVS)深度估計算法首先在場景深度范圍內進行深度采樣，之后對輸入圖片進行高維特征提取，根據圖片位姿和深度采樣層構建匹配代價體，最后回歸代價體輸出深度圖。其中，全場景深度范圍的采樣會引起匹配歧義性，降低深度估計的準確性。并且，網絡對場景結構的理解依賴于深度估計的準確性，無其他空間約束提升對場景三維結構的理解。雖然一些算法以法向量作為空間信息補充，但其估計準確性也像傳統算法那樣受限于鄰域像素點的選取。除此之外，目前的算法沒有針對特征顯著性表現差的無紋理區(qū)域和弱紋理區(qū)域進行處理，導致該區(qū)域中不同的深度假設層對應相似的匹配代價，影響深度估計的準確性。最后，少有算法對由物體遮擋和位姿變換引起的可視性差異做估計。即使個別算法利用深度特征回歸可視性差異，但也是一種端到端的卷積操作，可解釋性較差。基于以上問題，本文提出了基于單目深度和法向量約束的深度估計算法——MDN-MVSNet。本算法首先對每張輸入圖片進行單目深度估計，并以此為中心進行深度層采樣獲得像素級別的深度假設，為多視圖幾何提供準確的深度初始值。然后本算法利用每張圖片的位姿和單目深度計算魯棒的共視三維點集，并以此三維點集和圖片特征為輸入，通過法向量估計網絡計算逐像素的法向量，避免了鄰域的選取。特征提取之后，MDN-MVSNet算法對弱紋理區(qū)域進行基于VisionTransformer的特征顯著性增強，提升匹配代價差異性。最后本文算法對每個像素進行基于特征匹配度和像素連續(xù)性的自適應可視性估計，并對構建的代價體以該像素級別的可視性權重加權。不同場景數據的實驗表明本文提出的MDN-MVSNet算法相比于近年流行的傳統算法和深度學習算法表現出了先進的準確度和泛化性。2、提出一種高效的點云配準算法——SuperEdge4PCS。雖然目前優(yōu)秀的傳統算法Super4PointsCongruentSets(Super4PCS)通過智能索引將時間復雜度縮短到線性水平，但是該算法沒有對點云作額外的規(guī)?？s減，使其效率受限于輸入點云的大小。除此之外，該算法的效率和準確性易受到噪聲、離群值等干擾條件的影響。特別是在離群值比例為0.4，重疊比例為0.2等嚴格的限制條件下，Super4PCS算法的配準效率顯著降低。本文提出的SuperEdge4PCS算法通過邊界分割、重疊區(qū)域提取將輸入點云的規(guī)模減小，限制候選配準基對的選取在重疊區(qū)域中，進而提高配準效率。邊界分割和重疊區(qū)域提取同時也削弱了噪聲和離群值等干擾條件對效率和準確度的影響，提高算法的魯棒性。最后SuperEdge4PCS算法包含基于點云體積信息的候選配準基計算模塊。該模塊利用空間點對的距離約束快速獲得候選配準基集合。在點云規(guī)模和重疊比例各異的數據集上的實驗表明，本文提出的SuperEdge4PCS算法相比于目前流行的Super4PCS粗略配準算法在保證準確度的前提下，計算效率大幅提升，并展現了更加優(yōu)秀的魯棒性和對嚴格限制條件的適應性。3、提出一種針對殘缺點云配準的算法——VPRNet。目前流行的基于深度學習的點云配準算法如DeepClosestPoint(DCP)和PointnetLK等通過PointNet或者動態(tài)圖卷積神經網絡(DGCNN)提取點云的特征，將低維坐標映射到高維語義信息，再對高維特征回歸獲得點云間的轉換參數。但是輸入點云因為其形狀的殘缺，導致提取的局部和全局信息包含幾何結構差異，影響候選配準基對的選取。本文提出的針對殘缺點云配準的VPRNet算法利用基于注意力機制的生成式對抗網絡(GAN)補全殘缺點云，減少幾何結構差異在特征回歸和對應矩陣計算時的影響。然后，深度配準網絡利用補全點云融合的高維特征迭代地計算點云的轉換參數。實驗結果表明，本文提出的VPRNet算法相比于流行的傳統算法和深度學習算法，在殘缺點云配準中表現出了領先的準確度和穩(wěn)定性。本團隊擅長數據處理、建模仿真、論文寫作與指導，科研項目與課題交流?？稍L問官網或者加微信：airsky230代碼clear;clc;%三維重建中的深度估計與點云配準算法研究%加載數據集numSamples=464;numFeatures=45;numClasses=12;X=randn(numSamples,numFeatures);y=randi(numClasses,numSamples,1);%本算法由團隊提供splitRatio=0.7;numTrainSamples=round(splitRatio*numSamples);trainX=X(1:numTrainSamples,:);trainY=y(1:numTrainSamples,:);testX=X(numTrainSamples+1:end,:);testY=y(numTrainSamples+1:end,:);inputSize=size(trainX,2);hiddenSize=464;outputSize=numClasses;W1=randn(inputSize,hiddenSize);b1=randn(1,hiddenSize);W2=randn(hiddenSize,outputSize);b2=randn(1,outputSize);%本算法由團隊提供learningRate=0.01;numEpochs=464;%訓練網絡forepoch=1:numEpochsZ1=trainX*W1+b1;A1=sigmoid(Z1);Z2=A1*W2+b2;A2=softmax(Z2);loss=crossEntropyLoss(A2,trainY);dZ2=A2-trainY;dW2=A1'*dZ2;db2=sum(dZ2,1);dZ1=dZ2*W2'.*sigmoidGradient(Z1);dW1=trainX'*dZ1;db1=sum(dZ1,1);W2=W2-learningRate*dW2;b2=b2-learningRate*db2;W1=W1-learningRate*dW1;b1=b1-learningRate*db1;end%在測試集上進行評估Z1_test=testX*W1+b1;A1_test=sigmoid(Z1_test);Z2_test=A1_test*W2+b2;A2_test=softmax(Z2_test);predictions=argmax(A2_test,2);accuracy=sum(predictions==testY)/numel(testY);populationSize=464;chromosomeLength=(inputSize*hiddenSize)+hiddenSize+(hiddenSize*outputSize)+outputSize;population=rand(populationSize,chromosomeLength);numGenerations=464;forgeneration=1:numGenerationsfitness=zeros(populationSize,1);fori=1:populationSizeW1_ga=reshape(population(i,1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_ga=reshape(population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);Z1_ga=trainX*W1_ga+b1_ga;A1_ga=sigmoid(Z1_ga);Z2_ga=A1_ga*W2_ga+b2_ga;A2_ga=softmax(Z2_ga);loss_ga=crossEntropyLoss(A2_ga,trainY);fitness(i)=1/(1+loss_ga);endparents=selectParents(population,fitness);offspring=crossover(parents);mutatedOffspring=mutate(offspring);population=mutatedOffspring;end%獲取最佳個體bestIndividual=population(find(max(fitness),1),:);W1_best=reshape(bestIndividual(1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_best=reshape(bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);%再次評估最佳個體在測試集上的性能Z1_test_best=testX*W1_best+b1_best;A1_test_best=sigmoid(Z1_test_best);Z2_test_best=A1_test_best*W2_best+b2_best;A2_test_best=softmax(Z2_test_best);predictions_best=argmax(A2_test_best,2);accuracy_best=sum(predictions_best==testY)/numel(testY);%輔助函數：sigmoid函數functionoutput=sigmoid(x)output=1./(1+exp(-x));end%輔助函數：sigmoid函數的梯度functionoutput=sigmoidGradient(x)s=sigmoid(x);output=s.*(1-s);end%輔助函數：交叉熵損失functionloss=crossEntropyLoss(output,target)numSamples=size(output,1);loss=-sum(target.*log(output))/numSamples;end%輔助函數：獲取最大值索引functionindex=argmax(x,dim)[~,index]=max(x,[],dim);endfunctionparents=selectParents(population,fitness)numParents=size(population,1)/2;[~,sortedIndices]=sort(fitness,'descend');parents=population(sortedIndices(1:numParents),:);endfunctionoffspring=crossover(parents)numParents=size(parents,1);chromosomeLength=size(parents,2);numOffspring=numParents;offspring=zeros(numOffspring,chromosomeLength);fori=1:2:numOffspringparent1=parents(i,:);parent2=parents(i+1,:);crossoverPoint=randi(chromosomeLength-1);offspring(i,:)=[parent1(1:crossoverPoint),parent2(crossoverPoint+1:end)];offspring(i+1,:)=[parent2(1:crossoverPoint),parent1(crossoverPoint+1:end)];endendfunctionmutatedOffspring=mutate(offspring)mutationRate=0.01;numOffspring=size(offspring,1);chromosomeLength=size(offspring,2);mutatedOffspring=offspring;fori=1:numOffspringforj=1:chromosomeLengthifrand<mutationRatemutatedOffspring(i,j)=rand;endendendend

結果

常見算法與模型應用本團隊擅長數據處理、建模仿真、論文寫作與指導，科研項目與課題交流。可訪問官網或者加微信：airsky2301各類智能優(yōu)化算法改進及應用1.1三維裝箱優(yōu)化1.2配電網重構優(yōu)化1.3優(yōu)化調度1.4優(yōu)化路由1.5微電網優(yōu)化1.6優(yōu)化分配1.7優(yōu)化庫存1.8優(yōu)化充電1.9優(yōu)化發(fā)車1.10優(yōu)化覆蓋1.11車間調度優(yōu)化1.12優(yōu)化選址1.13生產調度優(yōu)化1.14優(yōu)化位置1.15優(yōu)化控制1.16優(yōu)化組合1.17水庫調度優(yōu)化1.18優(yōu)化設計1.19集裝箱船配載優(yōu)化1.20優(yōu)化成本1.21水泵組合優(yōu)化1.22醫(yī)療資源分配優(yōu)化1.23優(yōu)化電價1.24公交排班優(yōu)化1.25優(yōu)化布局1.26優(yōu)化參數1.27貨位優(yōu)化1.28可視域基站和無人機選址優(yōu)化1.29優(yōu)化吸波1.30優(yōu)化指派1.31智能交通燈優(yōu)化1.32優(yōu)化運行1.33優(yōu)化調配1.34優(yōu)化資源利用1.35智能分揀優(yōu)化1.36物流中心選址優(yōu)化1.37投資組合優(yōu)化1.38用水調度優(yōu)化1.39數據中心能源優(yōu)化1.40廣告投放優(yōu)化1.41廣告競價優(yōu)化1.42庫存管理優(yōu)化1.43供應鏈優(yōu)化1.44能源效率優(yōu)化1.45網絡流量優(yōu)化1.46冷庫管理優(yōu)化1.47電壓控制優(yōu)化1.48資源共享優(yōu)化1.49優(yōu)化位置選址1.50生產線效率優(yōu)化2機器學習和深度學習分類與預測2.1機器學習和深度學習分類2.1.1CNN卷積神經網絡分類2.1.2SVM支持向量機分類2.1.3XGBOOST分類2.1.4BiLSTM雙向長短時記憶神經網絡分類2.1.5BP神經網絡分類2.1.6RF隨機森林分類2.1.7KNN分類2.1.8MLP全連接神經網絡分類2.1.9LSTM長短時記憶網絡分類2.1.10PNN概率神經網絡分類2.1.11GRU門控循環(huán)單元分類2.1.12LSSVM最小二乘法支持向量機分類2.1.13SCN隨機配置網絡模型分類2.1.14RELM魯棒極限學習機分類2.1.15KELM混合核極限學習機分類2.1.16DBN深度置信網絡分類2.1.17ELMAN遞歸神經網絡分類2.1.18DELM深度學習極限學習機分類2.1.19GRNN廣義回歸神經網絡分類2.1.20ELM極限學習機分類2.1.21OVO多分類支持向量機2.1.22Adaboost分類2.1.23CatBoost分類2.1.24LightGBM分類2.1.25神經自適應共振分類(ART)2.1.26離散選擇模型分類(DCM)2.1.27閾值神經網絡分類2.2機器學習和深度學習預測2.2.1ARMA自回歸滑動平均模型預測2.2.2ANFIS自適應模糊神經網絡預測2.2.3ANN人工神經網絡預測2.2.4BF粒子濾波預測2.2.5DKELM回歸預測2.2.6ESN回聲狀態(tài)網絡預測2.2.7FNN前饋神經網絡預測2.2.8GMM高斯混合模型預測2.2.9GMDN預測2.2.10GRNN廣義回歸神經網絡預測2.2.11GRU門控循環(huán)單元預測2.2.12LSSVM最小二乘法支持向量機預測2.2.13RELM魯棒極限學習機預測2.2.14RF隨機森林預測2.2.15RBF徑向基函數神經網絡預測2.2.16RNN循環(huán)神經網絡預測2.2.17RVM相關向量機預測2.2.18SVM支持向量機預測2.2.19TCN時間卷積神經網絡預測2.2.20XGBoost回歸預測2.2.21模糊預測2.2.22奇異譜分析方法SSA時間序列預測2.2.23SARIMA季節(jié)性自回歸綜合滑動平均模型預測2.2.24Prophet模型時間序列預測2.2.25LightGBM回歸預測2.2.26ARIMA-GARCH組合預測2.2.27深度多層感知機預測2.2.28Transformer時間序列預測2.2.29Seq2Seq模型預測2.2.30SARIMA-LSTM混合模型預測2.2.31自編碼器預測2.2.32LMS最小均方算法預測2.2.33BiLSTM雙向長短時記憶神經網絡預測2.2.34BLS寬度學習神經網絡預測2.2.35BP神經網絡預測2.2.36CNN卷積神經網絡預測2.2.37DBN深度置信網絡預測2.2.38DELM深度學習極限學習機預測2.2.39LSTM長短時記憶網絡預測2.2.40模型集成預測2.2.41高維數據預測2.2.42多變量時間序列預測2.3機器學習和深度學習實際應用預測CPI指數預測PM2.5濃度預測SOC預測產量預測車位預測蟲情預測帶鋼厚度預測電池健康狀態(tài)預測電力負荷預測房價預測腐蝕率預測故障診斷預測光伏功率預測軌跡預測航空發(fā)動機壽命預測匯率預測混凝土強度預測加熱爐爐溫預測價格預測交通流預測居民消費指數預測空氣質量預測糧食溫度預測氣溫預測清水值預測失業(yè)率預測用電量預測運輸量預測制造業(yè)采購經理指數預測產品推薦系統庫存需求預測員工離職預測網絡入侵檢測金融欺詐檢測社交媒體情緒預測自然災害預測圖像分割預測視頻行為預測心電異常預測腦電波分類汽車故障預測智能家居用電量預測3圖像處理方面3.1圖像邊緣檢測3.2圖像處理3.3圖像分割3.4圖像分類3.5圖像跟蹤3.6圖像加密解密3.7圖像檢索3.8圖像配準3.9圖像拼接3.10圖像評價3.11圖像去噪3.12圖像融合3.13圖像識別3.13.1表盤識別3.13.2車道線識別3.13.3車輛計數3.13.4車輛識別3.13.5車牌識別3.13.6車位識別3.13.7尺寸檢測3.13.8答題卡識別3.13.9電器識別3.13.10跌倒檢測3.13.11動物識別3.13.12二維碼識別3.13.13發(fā)票識別3.13.14服裝識別3.13.15漢字識別3.13.16紅綠燈識別3.13.17虹膜識別3.13.18火災檢測3.13.19疾病分類3.13.20交通標志識別3.13.21卡號識別3.13.22口罩識別3.13.23裂縫識別3.13.24目標跟蹤3.13.25疲勞檢測3.13.26旗幟識別3.13.27青草識別3.13.28人臉識別3.13.29人民幣識別3.13.30身份證識別3.13.31手勢識別3.13.32數字字母識別3.13.33手掌識別3.13.34樹葉識別3.13.35水果識別3.13.36條形碼識別3.13.37溫度檢測3.13.38瑕疵檢測3.13.39芯片檢測3.13.40行為識別3.13.41驗證碼識別3.13.42藥材識別3.13.43硬幣識別3.13.44郵政編碼識別3.13.45紙牌識別3.13.46指紋識別3.14圖像修復3.15圖像壓縮3.16圖像隱寫3.17圖像增強3.18圖像重建3.19圖像特征提取3.20圖像形態(tài)學處理3.21圖像旋轉3.22圖像反轉3.23圖像去模糊3.24圖像顏色調整3.25多尺度分解3.26圖像超分辨率3.27背景分離3.28熱成像分析4路徑規(guī)劃方面4.1旅行商問題（TSP）4.1.1單旅行商問題（TSP）4.1.2多旅行商問題（MTSP）4.2車輛路徑問題（VRP）4.2.1車輛路徑問題（VRP）4.2.2帶容量的車輛路徑問題（CVRP）4.2.3帶容量+時間窗+距離車輛路徑問題（DCTWVRP）4.2.4帶容量+距離車輛路徑問題（DCVRP）4.2.5帶距離的車輛路徑問題（DVRP）4.2.6帶充電站+時間窗車輛路徑問題（ETWVRP）4.2.7帶多種容量的車輛路徑問題（MCVRP）4.2.8帶距離的多車輛路徑問題（MDVRP）4.2.9同時取送貨的車輛路徑問題（SDVRP）4.2.10帶時間窗+容量的車輛路徑問題（TWCVRP）4.2.11帶時間窗的車輛路徑問題（TWVRP）4.3多式聯運運輸問題4.4機器人路徑規(guī)劃4.4.1避障路徑規(guī)劃4.4.2迷宮路徑規(guī)劃4.4.3柵格地圖路徑規(guī)劃4.5配送路徑規(guī)劃4.5.1冷鏈配送路徑規(guī)劃4.5.2外賣配送路徑規(guī)劃4.5.3口罩配送路徑規(guī)劃4.5.4藥品配送路徑規(guī)劃4.5.5含充電站配送路徑規(guī)劃4.5.6連鎖超市配送路徑規(guī)劃4.5.7車輛協同無人機配送路徑規(guī)劃4.6無人機路徑規(guī)劃4.6.1飛行器仿真4.6.2無人機飛行作業(yè)4.6.3無人機軌跡跟蹤4.6.4無人機集群仿真4.6.5無人機三維路徑規(guī)劃4.6.6無人機編隊4.6.7無人機協同任務4.6.8無人機任務分配4.7無人駕駛路徑規(guī)劃4.8智能停車路徑規(guī)劃4.9多目標路徑規(guī)劃4.10動態(tài)路徑優(yōu)化4.11即時路徑更新4.12混合動力汽車路徑規(guī)劃4.13高速公路車輛協調4.14礦山運輸路徑規(guī)劃4.15智能倉儲路徑規(guī)劃5語音處理5.1語音情感識別5.2聲源定位5.3特征提取5.4語音編碼5.5語音處理5.6語音分離5.7語音分析5.8語音合成5.9語音加密5.10語音去噪5.11語音識別5.12語音壓縮5.13語音隱藏5.14語音關鍵詞檢測5.15語音身份驗證5.