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轻量级3D植物群落建模方法
发布时间:2015-03-25 丨 阅读次数:

该课题主要有下列三个方向
1. 基于树木图片的L-System规则抽取;
2. 基于规则与重用的森林景观建模。


一、基于图片的树木骨架重建

    针对树木骨架重建要求手工交互多、不精确的问题,提出了用增强PyrLK光流法对树木骨架进行重建,且可以基于多张图片完全自动化地进行树木建模。首先在传统PyrLK光流法的基础上加入了特征点的仿射变换和迭代追踪,提出增强PyrLK光流法,解决了传统PyrLK光流法不支持特征点旋转和双向匹配验证的问题;其次利用邻域的泛洪和局部点云的拟合进行高速、准确的树木骨架抽取,提出了三维体素泛洪和最小二乘拟合的方法。实验结果表明,文中方法能够快速重建出极具真实感的三维树木骨架模型。本方法的创新点有:

(1) 用增强PyrLK光流法进行树木图像间的特征点匹配。该方法突破了传统PyrLK光流法不支持特征点仿射变换的局限,并且用迭代追踪的方法解决了传统PyrLK光流法未进行双向匹配而导致过多错误匹配的问题,增强了匹配的鲁棒性。实验表明,该方法的实验结果远远高于主流的SIFT特征点匹配方法和传统的PyrLK光流法。

(2) 用三维体素泛洪的方法确定点云邻域范围,并基于邻域内的点云分布拟合出树木的局部几何信息。其中三维体素泛洪方法不仅将泛洪时体素间的相互影响降至最低,而且采用并发的方法来加速泛洪。区别于主流的三维细化等方法,该方法结合了树木自底向上的形态规律,能够更高速和准确的获取树木骨架。


二、树木照片的L系统规则提取

    我们提出了一种新颖的从单张树木图片提取树木的L-system规则的算法,并将其应用于三维树木建模。首先,用户在图片上勾画出树木的主要可见枝干和树冠轮廓,然后通过图像处理的方法识别出树木的可见枝干的2D骨架;然后依据树木枝干的分布规律对骨架进行三维重建并抽取其L-system生长规则和几何参数;之后在树冠轮廓的约束下通过L-system的自适应生长过程恢复不可见的树枝。最后,生成几何模型和贴上纹理,生成完整的树木模型。实验证明,相比与以往的建模方法,我们的方法在保持模型质量的前提下,建模成本更低,方法更加简便,模型数据量更小,便于网络传输和本地存储。



三、近几年发表的代表性论文:

[1]  Dejia Zhang, Ning Xie, Shuang Liang and Jinyuan Jia, ”3D Tree Skeletonization from Multiple Images Based on PyrLK Opitical Flow”Pattern Recognition Letter (PRL), Volume 76, 1 June 2016, Pages 49–58 (SCI, CCF-C), 2016.

[2] 张德嘉、梁爽、张晨、贾金原,基于增强型PyrLK光流法的树木骨架重建方法计算机辅助设计与图形学报,(国内EI期刊),27(7),1247-1254,2015年。

[3] 翁浩、贾金原,“单张图片树木L-system的智能提取算法”,计算机科学与探索,Vol. 7(2):145-151,2013年1月。



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