2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、三維重建一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖形學(xué)領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究問(wèn)題之一,它的目的是如何有效地創(chuàng)造場(chǎng)景的三維模型。當(dāng)今正處在虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的蓬勃發(fā)展時(shí)代,三維模型是虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的基礎(chǔ),因此,如何快速有效地創(chuàng)造場(chǎng)景的三維模型是計(jì)算機(jī)研究工作者無(wú)法回避的問(wèn)題。傳統(tǒng)的以手繪制等正向三維重建方法無(wú)法在真實(shí)性、實(shí)時(shí)性和交互性等方面滿足現(xiàn)在的應(yīng)用需求,尤其是對(duì)一些大規(guī)模場(chǎng)景,傳統(tǒng)三維重建方法更是無(wú)法勝任。鑒于普通廉價(jià)相機(jī)的普及,極易從真實(shí)世界中采集大量的視

2、頻或圖像數(shù)據(jù),而計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)又能提供滿足人類(lèi)視覺(jué)感知規(guī)律的計(jì)算模型,這有效地彌補(bǔ)了正向三維重建技術(shù)的不足。因此,基于視覺(jué)計(jì)算模型的三維重建技術(shù)是當(dāng)今的主流發(fā)展趨勢(shì)。
  基于上述背景,本論文研究數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的多視圖三維重建技術(shù),包括如何從視頻或圖像數(shù)據(jù)中獲取攝像機(jī)的內(nèi)部參數(shù)、外部參數(shù)和場(chǎng)景三維幾何信息,有效地解決大規(guī)模三維重建中的光照一致性和幾何一致性等問(wèn)題,為當(dāng)今應(yīng)用需求提供了一套完備的解決方案。概括地說(shuō),本論文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)如下:

3、
  (1)提出了一種快速魯棒的特征跟蹤框架。此框架建立在本論文提出的帶有方向的特征檢測(cè)子和具有較強(qiáng)表達(dá)能給力的特征描述子之上,較好地解決了圖像旋轉(zhuǎn)、遮擋和相似性給描述子匹配帶來(lái)的影響。此外,為了提高算法的時(shí)間效率,提出一種快速的多視圖特征匹配方法,在不需要增加計(jì)算量的條件下,此方法能夠有效地產(chǎn)生多視圖之間的匹配關(guān)系,從而提高了特征跟蹤的精度。高質(zhì)量的特征跟蹤方法能夠促進(jìn)運(yùn)動(dòng)推斷結(jié)構(gòu)技術(shù)的發(fā)展,為大規(guī)模復(fù)雜場(chǎng)景的三維重建奠定基礎(chǔ)。

4、
  (2)提出了一種快速魯棒的攝像機(jī)絕對(duì)姿態(tài)估計(jì)算法。在向量的核空間內(nèi)建立攝像機(jī)絕對(duì)姿態(tài)估計(jì)的求解方程,避免深度信息的影響,降低了計(jì)算絕對(duì)姿態(tài)需要的2D-3D點(diǎn)數(shù),簡(jiǎn)化計(jì)算過(guò)程。在此基礎(chǔ)之上,提出一種快速的非線性?xún)?yōu)化方法,對(duì)初始姿態(tài)進(jìn)行優(yōu)化,能夠在較短的時(shí)間內(nèi)獲得攝像機(jī)的高精度姿態(tài)信息,為三角化和集束調(diào)整奠定基礎(chǔ)。
  (3)提出了一種適用于大規(guī)模場(chǎng)景的快速魯棒的集束調(diào)整算法。此算法從損失函數(shù)的角度考慮噪聲數(shù)據(jù)對(duì)三維重建的

5、影響。在此基礎(chǔ)之上,充分利用攝像機(jī)與三維點(diǎn)以及雅克比矩陣之間的稀疏性,將大規(guī)模場(chǎng)景分解為在有限內(nèi)存空間下的可求解問(wèn)題,此外,采用稀疏矩陣壓縮技術(shù)進(jìn)一步提高內(nèi)存空間的利用率。最后,充分利用了正態(tài)方程系數(shù)矩陣的對(duì)陣正定性,采用快速矩陣分解算法求解未知參數(shù)的解,有效地避免了直接計(jì)算高維逆矩陣帶來(lái)的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo);同時(shí)采用并行思想實(shí)現(xiàn)了計(jì)算密集型的高維矩陣乘法運(yùn)算,進(jìn)一步提高了算法的計(jì)算效率。因此,優(yōu)秀的集束調(diào)整算法為重建出與真實(shí)場(chǎng)景具有高度幾何一致

6、性的三維模型奠定基礎(chǔ)。
  (4)提出了一種多視圖三維重建框架。此框架將三維重建流程分為運(yùn)動(dòng)推斷結(jié)構(gòu)、多視圖立體重建和表面重建等主要模塊。在運(yùn)動(dòng)推斷結(jié)構(gòu)模塊,提出一種新的計(jì)算流程、初始視圖選取方法和基于顯著性的歧義點(diǎn)云消除算法,有效地提高了運(yùn)動(dòng)推斷結(jié)構(gòu)生成的點(diǎn)云模型質(zhì)量。在多視圖立體模塊,提出一種通用的多視圖立體算法,能夠自動(dòng)選取初始化視圖,避免人工干預(yù)的影響。在表面重建模塊,采用多頻帶的混合技術(shù)優(yōu)化紋理模型,增強(qiáng)了三維模型與真實(shí)

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