基于Harris-SIFT算法和全卷积深度预测的显微镜成像的三维重建研究

摘要：

针对珠宝、矿物和金属样本等立体标本在显微镜局部放大观测时存在弱纹理、反光等问题,本文提出了一种适用于显微镜应用场景下基于特征提取的多视图立体三维重建算法.将显微镜镜头角度固定,通过移动载物台对立体标本进行多角度成像获得图像序列.通过将Harris与SIFT算法的优势相结合将原本SFM方法重建中的SIFT算法改进为Harris-SIFT算法进行特征提取与匹配,提升了对显微图像在弱纹理区域特征信息提取的性能.通过使用与深度残差网络相结合的全卷积神经网络对输入的图像进行深度估计和预测,将预测的深度信息通过阈值法与MVS深度图相融合,对MVS深度图进行修正,重建出物体的稠密点云,提升了重建结构完整性并提取到更多的点云数目.在基恩仕VHX-6000数码显微系统进行实验表明,本算法比原始MVS重建算法重建的点云模型点云数目多31.25％,整体重建时间节省了21.16％.

关键词：显微镜、三维重建、特征检测、深度估计、MVS深度图

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：广西科技重大专项创新驱动重大专项项目;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：1669-1681