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刘彬

作品数：6 被引量：39H指数：4
供职机构：中国人民解放军装备学院更多>>
相关领域：自动化与计算机技术一般工业技术电子电信军事更多>>

合作作者

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 2篇一般工业技术
  • 1篇电子电信
  • 1篇军事

主题

  • 2篇映射
  • 2篇三维重建
  • 2篇特征点
  • 2篇图像
  • 2篇纹理
  • 2篇纹理映射
  • 2篇SIFT特征
  • 2篇SIFT特征...
  • 2篇LM算法
  • 1篇点匹配
  • 1篇点云
  • 1篇多分辨
  • 1篇多分辨率
  • 1篇多分辨率分解
  • 1篇遥感
  • 1篇遥感影像
  • 1篇影像拼接
  • 1篇映射算法
  • 1篇三角剖分
  • 1篇特征点匹配

机构

  • 6篇中国人民解放...

作者

  • 6篇陈向宁
  • 6篇刘彬

传媒

  • 1篇武汉大学学报...
  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇系统仿真学报
  • 1篇应用光学
  • 1篇信息工程大学...
  • 1篇中国图象图形...

年份

  • 4篇2015
  • 1篇2014
  • 1篇2013
共 6 条 记 录，以下是 1-6
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排序方式：
多参数加权的无缝纹理映射算法被引量：6
2015年
目的针对基于图像3维重建中纹理映射存在缝隙的问题,提出一种多参数加权的无缝纹理映射算法。方法算法根据图像的标定信息对三角格网进行聚类分割,将重建模型聚类成不同参考图像的网格贴片,并对贴片排序生成纹理图像,加权融合重建顶点的法线角度、图像视点、模型深度等信息生成纹理贴片像素,最后采用多分辨率分解融合技术消除纹理贴片缝隙,实现无缝的纹理映射。结果对不同的测试数据进行了验证,本文算法在保持一定清晰度的前提下消除了纹理的缝隙,即使对于构网误差较大的区域也能得到较为满意的结果,同时本文算法支持大数据的3维纹理映射。结论提出了一种无缝的纹理映射算法,算法通过构造一个平滑的加权方程融合多源信息消除纹理的接缝,实验结果表明了本文算法的有效性及实用性,得到了高保真的无缝纹理映射效果,可应用到城市级别的大场景3维重建领域。
刘彬陈向宁薛俊诗
关键词：纹理映射聚类分割
基于无人机遥感影像的三维战场构建技术研究被引量：7
2015年
针对三维战场环境快速构建需求,提出了一种基于无人机遥感影像全自动构建三维战场环境的技术方法。利用无人机快速获取预定区域的遥感影像,基于运动与结构的方法完成场景的稀疏重建和影像标定,使用多视立体匹配算法重建场景的稠密点云,对点云进行曲面拟合和纹理映射生成三维战场数字模型。实验结果表明,提出的方法能够快速构建作战区域的三维场景,有效提高三维建模的效率,在地形分析、情报侦察、作战评估等方面有着重要意义。
刘彬陈向宁郭连朋
关键词：纹理映射
基于Kinect传感器多深度图像融合的物体三维重建被引量：20
2014年
物体的三维重建技术一直是计算机视觉领域研究的热点问题,提出一种利用Kinect传感器获取的深度图像实现多幅深度图像融合完成物体三维重建的方法。在图像空间中对深度图像进行三角化,然后在尺度空间中融合所有三角化的深度图像构建分层有向距离场(hierarchical signed distance field),对距离场中所有的体素应用整体Delaunay三角剖分算法产生一个涵盖所有体素的凸包,并利用Marching Tetrahedra算法构造等值面,完成物体表面重建。实验结果表明,该方法利用Kinect传感器采集的不同方向37幅分辨率为640×480的深度图像完成目标物体的三维重建,仅需要48s,并且得到非常精细的重建效果。
郭连朋陈向宁刘彬刘田间
关键词：三维重建DELAUNAY三角剖分MARCHING
一种基于多重单应引导的特征点匹配算法研究被引量：2
2013年
针对复杂地形低空遥感影像特征匹配难的问题,提出了一种多重单应引导的特征点匹配算法。算法首先提取影像中的SIFT特征点并进行NN粗匹配,再经ransac算法鲁棒估计单应矩阵,并给定视差阈值,由单应矩阵进行引导匹配,直到数目稳定为止,对剩余特征点重复以上匹配过程,直到ransac估计超限为止,最后对单应估计的匹配对进一步由ransac算法鲁棒估计基础矩阵对应的内点,利用LM算法对内点求解最优基础矩阵获得更精确的匹配点。实验证明,采用文章算法进行特征点匹配,可以有效提高匹配点数量和可靠性,为快速生成高分辨率数字地面模型提供一种新的技术途径。
刘彬陈向宁郭连朋徐万朋
关键词：SIFT特征点RANSAC算法基础矩阵LM算法
基于MPB的三维重建方法研究及实现
2015年
针对无人机遥感影像三维重建需求,提出了基于MPB(mosaic-pose-bundle)的三维重建方法,将三维重建过程分为影像拼接、姿态估计、捆集调整三个步骤。影像拼接是将所有遥感影像配准到一个基准平面,建立地形的平面模型;姿态估计则根据平面模型解算出相机的外参数,完成相机的概率定向;捆集调整则是对定向参数和平面坐标进行非线性优化,完成地形的稀疏三维重建,并在此基础上重建场景的PMVS点云,进行表面重建及纹理映射,完成地形的实景真三维重建。依据上述思路,开发了一套基于无人机遥感影像的三维重建系统,通过对不同地形的遥感影像进行测试,验证了方法的正确性及稳定性,相对于传统的三维重建系统更加高效,为遥感影像的三维重建提供一种高效、稳健的新方法。
刘彬陈向宁郭连朋
关键词：影像拼接
无人机海量遥感影像快速自动拼接算法研究被引量：4
2015年
针对无人机遥感影像快速处理的需要,提出一种基于LM算法优化的同步配准影像拼接算法,算法首先提取影像的SIFT特征点,按照影像间的概率拓扑关系自动进行特征点匹配,接着按照同步配准的方式实现由两视图配准逐步合并到整个全区,每合并一次利用LM算法进行参数优化一次,直到所有影像对齐到统一坐标系,最后利用小波多层分解实现缝隙的消除和色彩的融合.实验证明,采用该算法可以有效提高影像拼接的速度和精度,为海量遥感影像的快速自动拼接提供一种有效的技术途径.
刘彬陈向宁郭连朋
关键词：LM算法SIFT特征点小波分解
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