李蓉
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邓春健
,
邹昆
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20163103.0301
综合分析了常见的基于图像的三维重构方法的优缺点,提出了一种基于单张图像,采用马尔科夫随机场(MRF)推断3D位置和方向的3D重构方法.该算法首先将图片分割成多个小的区域(超像素块),并假定空间场景由许多很小的平面组成,超像素块与平面相互对应,对图像中每个超像素块求取出一组特征向量(纹理、颜色等),使用MRF模型化平面参数之间、超像素特征向量与平面参数之间的关系,采用监督学习的方式求取相关参数,求解MRF模型,并根据平面参数进行场景重建.这种算法不需对场景结构做明确的假定,因此较之以前的方法可以获得更多3D结构细节信息.用该方法对200张图片样本进行验算,样本中有60％实现了较为准确的3D重构.
关键词:
三维重构
,
超像素块
,
最大后验概率
,
监督学习
