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一种骨骼轮廓连续三维重建方法 摘要 本文介绍了一种骨骼轮廓连续三维重建方法。该方法利用多视角图 像进行骨骼轮廓的分割和重建。首先， 预处理原始图像并对其进行标定。 然后，使用视差法和基于区域的水平集分割方法，分割出骨骼轮廓。接 着，使用基于体素的三维重建算法，将多个视角的骨骼轮廓重建成三维 模型。最后，通过模型的优化和光滑处理，得到连续的三维骨骼轮廓。 实验结果表明，该方法能够准确地重建出骨骼轮廓，并具有较好的连续 性和光滑性。 关键词：骨骼轮廓，三维重建，视差法，水平集，体素 Introduction 骨骼轮廓的连续三维重建是计算机视觉领域中的重要任务之一。在 医学影像学、人机交互、虚拟现实等领域中，三维骨骼轮廓的重建能够 提供更加准确、直观的信息，并在实际应用中得到广泛应用。因此，如 何实现高精度、高效率的骨骼轮廓三维重建，一直是计算机视觉研究的 热点问题之一。 目前，已有许多方法用于骨骼轮廓的三维重建，如基于立体匹配的 三维重建、基于轮廓的三维重建、基于体素的三维重建等。然而，这些 方法都存在一定的局限性，如易受噪声干扰、难以处理复杂场景、难以 实现连续三维重建等。 因此，本文提出了一种基于多视角图像的骨骼轮廓连续三维重建方 法。该方法结合了视差法和基于区域的水平集分割方法，对多视角图像 进行分割和重建，并使用基于体素的三维重建算法得到连续的三维骨骼 轮廓。该方法具有较高的准确性、连续性和光滑性，可应用于医学影像 学、人机交互、虚拟现实等领域中。 Materials and Methods 1. 数据集 本文使用了多视角骨骼轮廓图像数据集。该数据集包含了多角度、 多位姿的骨骼轮廓图像，具有较高的多样性和真实性，可用于验证本文 提出的骨骼轮廓连续三维重建方法的有效性。 2. 预处理和标定 在进行骨骼轮廓的三维重建前， 需要对原始图像进行预处理和标定。 具体步骤如下： ( 1)图像去噪和增强：对原始图像进行去噪处理和增强处理，以减 少噪声干扰和加强轮廓信息。 ( 2)摄像机标定：对多视角摄像机进行标定，以确定各个视角的摄 像机内参和外参参数，并将其用于后续的骨骼轮廓分割和三维重建。 3. 骨骼轮廓分割 在得到预处理和标定好的多视角图像后， 需要进行骨骼轮廓的分割。 本文采用了视差法和基于区域的水平集分割方法，对多视角图像进行骨 骼轮廓的分割。具体步骤如下： ( 1)视差法：对多视角图像进行视差计算，得到视差图像。视差图 像记录了不同视角下物体表面的深度信息。 ( 2)水平集分割：基于得到的视差图像和图像颜色信息，使用基于 区域的水平集分割方法，进行骨骼轮廓的分割。水平集分割中，将骨骼 轮廓看作分割区域的边界，根据区域内外像素的颜色信息和视差信息， 计算马尔可夫随机场的能量函数，从而得到较优的分割结果。 4. 三维重建 在得到多个视角下的骨骼轮廓后，需要进行三维重建。本文采用了 基于体素的三维重建算法，将多个视角的骨骼轮廓重建成三维模型。具 体步骤如下： ( 1)立方体网格：首先，将三维空间分成一个立方体网格，并记录 每个立方体单元内的骨骼轮廓信息。 ( 2)重建模型：然后，使用立方体网格内的骨骼轮廓信息，对三维 模型进行重建。具体地，在立方体网格内，对每个立方体单元内的骨骼 轮廓信息进行插值处理，并将其转换成三维曲面。最后，将所有立方体 单元的三维曲面拼接起来，得到三维骨骼轮廓模型。 5. 光滑处理 在完成三维重建后，需要进一步对其进行光滑处理，以减少三维模 型的噪声，提高模型的连续性和光滑性。本文采用了光滑化三角网格的 方法，对三维模型进行光滑处理。具体地，在三维模型中，将相邻的三 角形进行融合，并对融合后的三角形进行优化，从而得到光滑的三维骨 骼轮廓模型。 Results 本文采用多视角骨骼轮廓图像数据集，对本文提出的骨骼轮廓连续 三维重建方法进行了实验验证。实验结果表明，该方法能够准确地重建 出骨骼轮廓，并具有较好的连续性和光滑性。具体地，与传统的基于立 体匹配的三维重建方法相比，本文提出的方法在重建精度和连续性方面 均有所提升，并可获得更加真实、直观的三维骨骼轮廓信息。 Conclusion 本文提出了一种骨骼轮廓连续三维重建方法，采用了多视角图像分 割和基于体素的三维重建算法，得到连续的三维骨骼轮廓。实验结果表 明，该方法实现了高精度、高效率的三维骨骼轮廓重建，并具有较好的 连续性和光滑性。该方法可应用于医学影像学、人机交互、虚拟现实等 领域中，具有较广泛的实际应用价值和研究意义。