影像信息驱动的三角网格模型优化方法  

Refinement of the 3D Mesh Model Driven by the Image Information

作　　者：张春森[1] 张萌萌 郭丙轩[2] ZHANG Chunsen;ZHANG Mengmeng;GUO Bingxuan(College of Geomatics,Xi’an University of Science and Technology,Xi’an 710054,China;State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying Mapping and Remote Sensing,Wuhan University,Wuhan 430079,China)

机构地区：[1]西安科技大学测绘科学与技术学院,陕西西安710054 [2]武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079

出　　处：《测绘学报》2018年第7期959-967,共9页Acta Geodaetica et Cartographica Sinica

基　　金：国家自然科学基金重大研究计划重点支持项目(91638203)~~

摘　　要：提出一种基于影像信息驱动的三角网格优化方法,以解决现有利用三角网格实现三维重建出现的问题。根据影像信息,将影像利用物方三角面片重投影至其他可视影像上,利用梯度下降法,通过影像归一化互相关系数对物方顶点坐标进行求导,得到其梯度变化值。根据该变化值在法向量方向上调整物方三角网的顶点,使得区域的匹配代价最小,实现三角网格模型的优化,进而达到改善三维重建的目的。试验结果表明,本文方法可有效地提高物方三角网的结果精度,从而有效地改善重建三维模型的效果。A method of 3D mesh refinement driven by the image information is proposed to solve the existing problem of 3D re-construction constructed by the 3D mesh model.According to the image information,one image is reprojected to other visible images induced by the object triangular facet,adopt gradient descent method,take the derivative of object vertex coordinates with the images’NCC coefficient,and adjust the vertices coordinates of object 3D mesh in order to minimize regional matching cost,to obtain the optimal 3D mesh model,and to achieve the purposes of the 3D mesh model refinement.Results indicate that this method can greatly improve the accuracy of 3D mesh to reconstructing 3D model.

关 键 词：影像信息 归一化互相关系数 梯度下降法 梯度变化值 三角网格优化 

分 类 号：P232[天文地球—摄影测量与遥感]