楊冰
摘要:當前傳統(tǒng)的圖像重建技術(shù)不能完成復雜的真實場景圖像重建,為此提出基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)的3D掃描圖像重建方法研究。分析基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)的3D掃描圖像降質(zhì),計算圖像重建坐標點,測量實景圖像數(shù)據(jù),將測得的實景數(shù)據(jù)參數(shù)化,以3D掃描實景圖像點看成原始坐標點,計算圖像重建深度距離,成功測繪實景圖像,形成三維立體畫面,實現(xiàn)圖像重建。通過實驗論證分析,對比提出的重建方法與傳統(tǒng)圖像重建方法,判定圖像重建后的位置與原位置的重合率,從而證明提出方法的有效性。
關(guān)鍵詞:虛擬現(xiàn)實;3D掃描;圖像重建;技術(shù)
中圖分類號:TP391?????????????????????????文獻標識碼:A
Research on 3D scanning image reconstruction method based on Virtual Reality Technology
yangbing
Zhenjiang Vocational Technical College,jiangsuzhenjiang212000
Summary:At present, the traditional image reconstruction technology can not complete the complex real scene image reconstruction, so a 3D scanning image reconstruction method based on virtual reality technology is proposed. This paper analyzes the degradation of 3D Scanned Image Based on virtual reality technology, calculates the coordinate points of image reconstruction, measures the real image data, parameterizes the measured real image data, regards the 3D Scanned real image points as the original coordinate points, calculates the depth distance of image reconstruction, successfully maps the real image, forms the three-dimensional picture, and realizes image reconstruction. Through the experimental demonstration and analysis, the proposed reconstruction method is compared with the traditional image reconstruction method to determine the coincidence rate between the reconstructed position and the original position, thus proving the effectiveness of the proposed method.
Key words: virtual reality; 3D scanning; image reconstruction; Technology
0引言
隨著科技的發(fā)達,圖像重建技術(shù)的出現(xiàn)給各行各業(yè)帶來新的方向,被大部分領(lǐng)域廣泛應用,目前這些領(lǐng)域一旦失去圖像重建技術(shù),這些行業(yè)的發(fā)展肯定會發(fā)生倒退現(xiàn)象,由此可見研究圖像重建技術(shù)的重要性[1]。傳統(tǒng)的圖像重建方法是通過3D掃描,高速高密度測量物體,輸出三維點云,從而達到圖像重建的目的。圖像重建技術(shù)從開始被應用于放射醫(yī)療設(shè)備,顯示人體各部分圖像,到現(xiàn)在應用于大部分領(lǐng)域,如投影重建、明暗形狀恢復、立體視覺重建和激光測距重建等[2]。但是,當前的3D掃描圖像重建方法卻受限于操作手段,不能完成復雜的真實場景圖像重建,為此引入虛擬現(xiàn)實技術(shù),研究基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)的3D掃描圖像重建方法,完成復雜的真實場景的圖像重建[3]。虛擬現(xiàn)實技術(shù)是利用計算機生成一種模擬環(huán)境,通過多源信息融合的交互式的三維動態(tài)視景,完成對實體行為的仿真,最終重建3D掃描圖像。
1 基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)的3D掃描圖像重建方法
1.1基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)的3D掃描圖像降質(zhì)分析
圖像降質(zhì)分析之前先考慮限制圖像分辨率的因素,決定圖像質(zhì)量的因素主要是相機光學部分的衍射分辨率和圖像探測器的分辨率,在圖像重建之前進行降質(zhì)分析可以提高重建圖像的信噪比,從而提高重建圖像的質(zhì)量。假設(shè)相機所觀測到的三維虛擬目標都是點光源,兩????????個點光源進入到相機光學部分后會形成艾里斑,如果其中一個艾里斑的邊緣零點與另一個艾里斑的中心重合,那么兩個艾里斑之間的間隔就是相機光學部分可以識別的最大距離,即:
式中,表示三維虛擬目標與相機之間的距離,
表示光進入到相機的波長,
表示光通直徑。
從公式中可以看出,光波的波長越長,相機光學部分識別到的最大距離就會變大,導致圖像的分辨率降低,達到圖像降質(zhì)的目的。
作為限制圖像分辨率的另一個重要因素,圖像探測器在識別最小目標時也存在極限。場景畫面信息通過相機的光學部分,被圖像探測器接收并轉(zhuǎn)化為電信號。假??????設(shè)圖像探測器觀測到的兩個三維虛擬目標仍然是點光源,圖像探測器的像元大小為,只有兩個點光源目標存在一定距離,才能被圖像探測器接收,從輸出的圖像中將其分辨出來。
經(jīng)過上述的分析可知,圖像探測器的分辨率會大于場景畫面光學衍射的分辨率,因此圖像的降質(zhì)研究通常是從提高圖像探測器的分辨率方向進行?;谔摂M現(xiàn)實技術(shù)的3D掃描圖像重建是從圖像中提取先驗知識點的方式來復原圖像的技術(shù),通過計算場景畫面的最小識別距離來實現(xiàn)圖像的降質(zhì)分析。
1.2?計算圖像重建坐標點
實景圖像重建采用3D掃描技術(shù)對需要重建的實景圖像進行全范圍的掃描,測量實景圖像數(shù)據(jù),將測得的實景數(shù)據(jù)參數(shù)化,以3D掃描實景圖像點看成原始坐標點,重建的虛擬圖像需要尋找與實景圖像相映射的點[4]。
1.3 計算圖像重建深度距離
1.4 圖像重建實現(xiàn)
2?實驗論證分析
為保證本文研究的基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)的3D掃描圖像重建方法的有效性,設(shè)計如下對比實驗。采用一普通民居中的冰箱、床、洗衣機、電視機四種家具進行3D掃描圖像重建檢測實驗。為了方便實驗的進行,在實驗中,設(shè)民居中所有電器家具擺放位置在條件下均固定且不可變,將民居看成空間坐標
,民居模型設(shè)為
,重建圖像為
。則有:
式中為居民加電系數(shù)。為保證實驗的嚴謹性,根據(jù)設(shè)備額定功率,設(shè)定實驗參數(shù)如表1所示。其中,床的額定功率定義為0。
使用本文提出的基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)的3D掃描圖像重建方法與傳統(tǒng)3D掃描圖像重建方法,分別重建民居家電位置圖像,計算出圖像重建檢測結(jié)果和真實檢測結(jié)果加電位置的指數(shù)分量和,根據(jù)檢測結(jié)果繪制民居家電位置圖,兩種方法分別與真實檢測結(jié)果位置進行對比,通過指數(shù)分量和判定圖像重建后的位置與原位置重合度,對比本文提出的基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)的3D掃描圖像重建方法與傳統(tǒng)3D掃描圖像重建方法。對比結(jié)果如圖1所示。
從圖2中可以看出,應用傳統(tǒng)3D掃描圖像重建方法重建后的位置與原位置誤差較大,根據(jù)表1觀察民居家電位置,發(fā)現(xiàn)家電的指數(shù)分量和重建位置有關(guān),隨著指數(shù)增大,家電位置誤差也在逐漸增大;而本文提出的基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)的3D掃描圖像重建方法與原位置誤差極小,傳統(tǒng)方法出現(xiàn)的
指數(shù)分量和的變化,在本文提出的方法上沒有明顯變化。由此可見,本文提出的基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)的3D掃描圖像重建方法,比傳統(tǒng)3D掃描圖像重建方法效果更好,可以重建更復雜、更完整的圖像。
3 結(jié)束語
綜上所述,本文方法在民居家電位置重建方面誤差極小,重建效果更加良好。因此本文提出的基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)的3D掃描圖像重建方法研究具有十分重要的意義。但是,本文對基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)的3D掃描圖像重建方法研究并不完全,沒有達到百分百準確重建實景圖像,為此必須不斷深入研究基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)的3D掃描圖像重建方法,將圖像重建后的位置準確率達到百分之百,廣泛應用到所有行業(yè)中,為社會做出更大的貢獻。
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