单输入图像的三维点云重建与可视化平台搭建

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基于图像的三维重建需要从二维图像中恢复三维结构信息,现有工作大多致力于使用不同角度的多张图像来完成三维重建。但是,在许多无法同时获取多视角图像的场景下,基于多视图的三维重建不再满足实际需求。实际应用中单张图像更容易获取,基于单张图像的三维重建更具有实际意义,应用前景更大,经济成本更低。即便单张图像包含的信息很少,三维重建难度较大,重建结果存在不确定性,深度学习在基于单张图像的三维重建上依然取得了显著的成果。目前用于训练重建网络的图像数据大多是背景干净、拍摄角度良好的合成数据集。但是,真实场景下的图像非常复杂,在合成数据集应用良好的网络无法保证三维重建质量。本文提出了一种基于真实场景的三维重建数据集的制作方法和相应的数据预处理方法。制作出的数据集可以很好的用于网络模型的构建,从而实现真实场景下单张图像的三维点云重建。本文的数据集制作方法是利用重建目标的位置信息,分别从已有的大场景真实数据集中的二维图像数据集和三维点云数据集分割出重建目标。数据预处理方法则是对二维图像使用图像分割算法Mask R-CNN获得重建目标,去除复杂的背景;针对多线激光雷达采集到的真实三维点云数据稀疏、线性排列但分布不均匀的特点,本文提出了一种点云上采样方法,能很好地提高点云重建的质量。最终生成的三维点云数据在三维形状上表现良好,并改善了激光雷达扫描得到的点云数据分布不均匀的问题。此外,目前大部分与三维视觉相关的工作一直止步于研究层面,没有落到应用。这对其他行业有相关需求但缺乏专业技能的人是非常不友好的。尤其是三维数据,如果不能可视化会失去很多实际意义,极大地阻碍了相关行业的应用和发展。可视化平台可以提供给不具备编程能力的用户一个交互界面,用户可以通过简单操作,在视觉上更加直观的接收数据包含的信息,而不是一系列的数字和字母。本文的可视化平台主要是考虑到在车辆驾驶场景下的实际应用来设计和实现的,并重点关注了三维点云数据的可视化。模拟车辆行驶过程中对图像视频及三维点云数据的处理,然后通过可视化平台展示给用户。本文的可视化平台支持多种存储格式的数据读入,用户可自行选择,并进行简单操作。
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