13、单视图重建的基于轮廓的变分方法

单视图重建的基于轮廓的变分方法

1 引言

在三维物体重建领域,现有的基于显式表面表示的方法存在一些局限性。一方面,数值解通常依赖于参数化的选择;另一方面,参数化表示难以扩展到具有不同拓扑结构的物体。为了解决这些问题,我们采用隐式表示来重建物体。同时,现有的方法在避免表面坍塌时往往采用膨胀启发式方法,这会限制解的空间。我们提出通过引入重建体积的先验信息来解决这个问题。

本文聚焦于在交互式和直观的框架下,以最少的用户输入重建任意拓扑结构的曲面物体。我们提出了一种凸变分方法,仅利用轮廓信息就能在数秒内生成三维物体。为克服重建过程中的模糊性,我们提出了两种方法:一是制定形状先验,确定基本形状并使重建几何膨胀;二是引入重建体积的约束。接下来将详细介绍这些方法。

2 重建工作流程

合理的重建结果依赖于良好的轮廓,目标物体分割中的孔洞数量决定了重建表面的拓扑结构,且所提出的重建方法能够处理物体轮廓的不连续区域。

2.1 轮廓分割

通过交互式图割方案进行分割,该算法根据用户的代表性笔触定义的颜色直方图计算两个不同的区域,从而得到物体的轮廓。

2.2 自动重建与用户编辑

从输入图像和轮廓自动生成首次重建结果,根据物体的复杂度和类别,这个结果可能已经令人满意。但对于某些物体类别,由于结果网格通常过度平滑,用户可以通过指定直观简单的全局和局部约束来调整重建结果。这些编辑工具完全基于参数,用户可以反复进行编辑,直到获得满意的结果。

以下是单视图重建过程的基本工作流程:

graph LR
  
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因量及对应的最佳自量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因量及其对应的最佳自量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值