基于大數據和RGB-D圖像的虛擬實驗室場景三維重建

吳永林

(六安職業技術學院 信息與電子工程學院，安徽 六安 237158)

隨著視景仿真技術的發展，利用虛擬視景仿真技術，進行虛擬實驗室場景重建，可提高智能虛擬實驗室的智慧化建設能力[1-2].因此，相關的虛擬實驗室場景三維重建方法受到人們的極大關注[3].

文獻[4]提出基于稀疏采樣與級聯字典的虛擬實驗室場景重建方法，結合RGB特征分解方法，進行虛擬實驗室場景的重構，但該方法進行虛擬實驗室場景三維重建的特征辨識度不高.文獻[5]提出基于引導濾波圖像分層的虛擬實驗室場景三維重建方法，建立虛擬實驗室場景RGB-D圖像特征提取和細節辨識模型，實現虛擬實驗室場景三維重建，但該方法進行虛擬實驗室場景重構的特征分辨能力不佳.文獻[6]提出基于加速引導濾波的虛擬實驗室重建方法，結合特征點匹配方法，實現虛擬實驗室重建，但該方法進行虛擬實驗室重建的計算內存開銷較大.

針對上述問題，本文提出基于大數據和RGB-D圖像的虛擬實驗室場景三維重建方法，并通過仿真測試分析，展示了本文方法在提高虛擬實驗室重建能力方面的優越性.

1 虛擬實驗室場景三維圖像的內部特征提取與融合

1.1 基于大數據的虛擬實驗室場景三維圖像內部特征提取

為了實現基于RGB-D圖像的虛擬實驗室場景的三維重建，需要構建虛擬實驗室場景三維圖像采集和信息融合模型.采用大數據算法建立虛擬實驗室場景RGB-D圖像的紋理視覺……