视觉注意机制下的三维重建技术的改进

doi:10.3969/j.issn.1001-2400.2014.05.032

J4 ›› 2014, Vol. 41 ›› Issue (5): 192-196.doi: 10.3969/j.issn.1001-2400.2014.05.032

视觉注意机制下的三维重建技术的改进

李敏宁^1,2;张巧³;赵劼²

(1. 渭南职业技术学院机电工程学院，陕西渭南 714000；
2. 西安电子科技大学计算机学院，陕西西安 710071;
3. 陕西黄河集团有限公司，陕西西安 710000)

收稿日期:2013-07-25 出版日期:2014-10-20 发布日期:2014-11-27
通讯作者: 李敏宁
作者简介:李敏宁(1975-)，女，讲师，西安电子科技大学硕士研究生，E-mail：lmnmxj@163.com．
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(61172147)

Improvement on three-dimensional reconstruction of the attention mechanism

LI Minning^1,2;ZHANG Qiao³ZHAO Jie²

(1. School of Mechatronics Engineering, Weinan Vocational ＆ Technical College, Weinan 714000, China;
2. School of Computer Science and Technology, Xidian Univ., Xi'an 710071, China;
3. Shaanxi HUANGHE Group Co., LTD., Xi'an 710000, China)

Received:2013-07-25 Online:2014-10-20 Published:2014-11-27
Contact: LI Minning

摘要/Abstract

摘要：

在三维重建技术中，从特征提取方面入手，在特征提取的过程中加入了模拟的人类视觉注意机制，对显著性比较高的目标关注多一些，将显著性比较低的目标的关注度降低．将所提取的特征进行筛选，使得信息量有所减少，从而减少了计算机的计算负担，提高了重建效率．

关键词: 三维重建, 人类视觉, 相关矩阵, 注意机制, 图像

Abstract:

In 3D reconstruction, from the aspects of feature extraction, in the feature extraction process with human visual attention mechanism simulation, the higher significant target is given more attention. The extracted features are selected, and the information quantity is reduced. The purpose is to reduce the computational burden of the computer, and improve the reconstruction efficiency.

Key words: 3D reconstruction, human eye, correlation matrix, selective attention, images

李敏宁;张巧;赵劼. 视觉注意机制下的三维重建技术的改进[J]. J4, 2014, 41(5): 192-196.

LI Minning;ZHANG Qiao;ZHAO Jie. Improvement on three-dimensional reconstruction of the attention mechanism[J]. J4, 2014, 41(5): 192-196.

参考文献

［1］康皓, 王明倩, 王莹莹, 等. 图像三维重建技术［J］. 企业技术开发, 2009, 28(6): 42-43.
Kang Hao, Wang Mingqian, Wang Yingying, et al. 3D Reconstruction Technique of Image ［J］. Development of Enterprise Technology, 2009, 28(6): 42-43.
［2］高宏伟, 于洋, 刘晓阳, 等. 双目立体视觉三维重建实验平台研究［J］. 计算机工程与应用, 2009, 45(33): 149-152.
Gao Hongwei, Yu Yang, Liu Xiaoyang, et al. The Research of the Binocular Stereo Vision 3D Reconstruction Experiment Platform ［J］. Computer Engineering and Applications, 2009, 45(33): 149-152.
［3］朱庆生, 罗大江, 葛亮, 等. 基于多幅图像的三维重建［J］. 计算机工程与设计, 2010, 31(10): 2351-2357.
Zhu Qingsheng, Luo Dajiang, Ge Liang, et al. The 3D Reconstruction Based on Multiple Images［J］. Computer Engineering and Design, 2010, 31(10): 2351-2357.
［4］ Hajizadeh A, Farhadpour Z. An Algorithm for 3D Pore Space Reconstruction from a 2D Image Using Sequential Simulation and Gradual Deformation with the Probability Perturbation Sampler［J］. Transport in Porous Media, 2012, 94(3): 859-881.
［5］ Kumar T S, Vijai A. 3D Reconstruction of Face from 2D CT Scan Images［C］//International Conference on Communication Technology and System Design. Oxford: Elceiver Ltd, 2012: 970-977.
［6］ Ciechomski P D, Constantinescu M, Garcia J, et al. Development and Implementation of a Web-Enabled 3D Consultation Tool for Breast Augmentation Surgery Based on 3D-Image Reconstruction of 2D Pictures［J］. Journal of Medical Internet Research, 2012, 14(1): 21.
［7］魏立梅, 张永瑞, 谢维信. 图像处理中边缘漏检的自动补偿［J］. 西安电子科技大学学报, 1997, 24(4): 563-566.
Wei Limei, Zhang Yongrui, Xie Weixin. Automatic Compensation Missing Edge Detection in Image Processing［J］. Journal of Xidian University, 1997, 24(4): 563-566.
［8］杨钉钉, 王晓蕊, 杨琛, 等. 三维集成成像系统中物体三维信息的重建方法［J］. 西安电子科技大学学报, 2012, 39(5): 102-106.
Yang Dingding, Wang Xiaorui, Yang Chen, et al. Reconstruction of 3D Information of the Object in Three-dimensional Integrated Imaging System［J］. Journal of Xidian University, 2012, 39(5): 102-106.
［9］王俊, 朱利. 基于图像匹配-点云融合的建筑物立面三维重建［J］. 计算机学报, 2012, 35(10): 2072-2079.
Wang Jun, Zhu Li. The 3D Reconstruction of Building Facade Based on the Image Matching-the Point Cloud Fusion［J］. Chinese Journal of Computers, 2012, 35(10): 2072-2079.
［10］ Pilu M. A Direct Method for Stereo Correspondence Based on Singular Value Decomposition［C］//Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Los Alamitos: IEEE, 1997: 261-266.
［11］洪明坚, 吕建斌, 杨丹, 等. 一种新的基于互信息的图像配准方法［J］. 重庆大学学报, 2009, 32(6): 697-700.
Hong Mingjian, Lü Jianbin, Yang Dan, et al. A New Method for Image Registration Based on Mutual Information［J］. Journal of Chongqing University, 2009, 32(6): 697-700.
［12］吴月娥, 边后秦. 尺度与特征引导视觉选择性注意机制模型［J］. 现代电子技术, 2009, 32(22): 84-87.
Wu Yuee, Bian Houqin. Scale and Features Guide the Attention Mechanism Model of the Visual Selectivity ［J］. Modern Electronic Technology, 2009, 32(22): 84-87.
［13］ Salah A A, Alpaydin E, Akarun L. A Selective Attention-based Method for Visual Pattern Recognition with Application to Handwritten Digit Reeognition and Face Reeognition［J］. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2002, 24(3): 420-425.
［14］朱巨莲, 霍宏, 方涛. 基于自顶向下视觉注意的摇杆影像目标检测［J］. 计算机工程, 2011, 37(20): 172-174.
Zhu Julian, Huo Hong, Fang Tao. The Rocker Image Target Detection Based on Top-Down Visual Attention ［J］. Computer Engineering, 2011, 37(20): 172-174.
［15］姜峰, 郭美思, 刘绍辉, 等. 基于感知视觉重要性的立体图像质量评价［J］. 智能系统学报, 2012, 37(5): 414-422.
Jiang Feng, Guo Meisi, Liu Shaohui, et al. The Stereo Image Quality Assessment Based on the Importance of the Visual Perception ［J］. Sinica of Intelligent System, 2012, 37(5): 414-422.

[1]	葛滨,陈旭,陈刚. 向量运算加速的超混沌图像加密算法[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(6): 187-196.
[2]	林红波,马阳. 空间自适应EPLL低频地震随机噪声降噪方法[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(6): 204-211.
[3]	董如婵,焦李成,赵进,沈维燕. 一种深度融合机制的遥感图像目标检测技术[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(5): 128-138.
[4]	孙彦景,魏力,张年龙,云霄,董锴文,葛敏,程小舟,侯晓峰. 联合DD-GAN和全局特征的井下人员重识别方法[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(5): 201-211.
[5]	闫佳,曹玉东,任佳兴,陈冬昊,李晓会. 深度非对称压缩型哈希算法[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(5): 212-221.
[6]	王军军,孙岳,李颖. 一种生成对抗网络的遥感图像去云方法[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(5): 23-29.
[7]	杨静波,赵启军,吕泽均. 维度情感模型下的表情图像生成及应用[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(5): 30-37.
[8]	韩永赛,马时平,何林远,李承昊,朱明明,张飞. 改进YOLOv3的快速遥感机场区域目标检测[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(5): 156-166.
[9]	冯象初,王萍,何瑞强. 一种应用博弈和L0约束的盲图像修复方法[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(4): 103-112.
[10]	乔鱼,冯象初. 博弈方法下的图像去噪与边界提取[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(4): 128-135.
[11]	魏梓钰,杨曦,王楠楠,杨东,高新波. 互惠双向生成对抗网络用于跨模态行人重识别[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(2): 205-212.
[12]	孙正阳,董玫,陈伯孝. 时频分析联合带通滤波抑制间歇采样转发干扰[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(2): 139-146.
[13]	王俊祥,黄霖,张影,倪江群,林朗. 低复杂度的增强图像来源检测算法[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(1): 96-106.
[14]	刘道华,王莎莎,杨志鹏,崔玉爽. 一种改进的局部嵌入网络人脸图像分类方法[J]. 西安电子科技大学学报, 2020, 47(4): 18-23.
[15]	汪昱东,郭继昌,王天保. 一种改进的雾天图像行人和车辆检测算法[J]. 西安电子科技大学学报, 2020, 47(4): 70-77.

视觉注意机制下的三维重建技术的改进

Improvement on three-dimensional reconstruction of the attention mechanism

PDF (PC)

赞

可视化

被引次数

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

Metrics

本文评价

推荐阅读 0