为建立目标表面的真实彩色三维点云数据模型, 以编码标志点作为定位介质, 利用目标的无色点云和彩色图像, 提出一种三维点云颜色复原方法。在目标附近放置多组编码标志点, 用基于激光线的三维扫描设备获取目标无色的三维点云和编码标志点信息; 用彩色相机从多视角采集目标及编码标志点的彩色图像, 通过Canny边缘检测及亚像素定位算法得到编码标志点的图像坐标; 再利用改进的直接线性变换法由编码标志点的世界坐标值及像素坐标值求解出相机相对世界坐标系的位姿矩阵, 通过相机成像模型建立点云与彩色图像像元的映射关系; 最后, 利用插值法计算局部点云的颜色并完成整个点云颜色的融合。采用该方法对多个模型进行了颜色复原实验, 彩色三维点云的颜色空间位置偏差小于0.6 mm, 重建效率为7.3×104 point/s, 彩色三维点云与目标相似度高。该方法可以实现目标彩色三维点云重建, 计算精度和效率均能够满足使用需求。

为了解决三维激光扫描系统中重构曲面存在的空洞问题, 提出了基于Floyd最短路径选择算法的空洞识别与修复方法。该方法对三维曲面中所有可能构成空洞的边界点进行逐个处理, 采用树搜索算法获得与处理点直接或间接相连的边界点; 将搜索到的边界点作为路径选择的节点, 将连接节点的边界边作为路径选择的边并根据节点的搜索级别设置边的长度。当新搜索到的边界点与已搜索点发生重复时, 首先, 利用Floyd算法处理距离矩阵和路由矩阵找到空洞端点; 然后, 根据重复点与空洞端点生成空洞边集, 最后, 采用波前法对空洞边集进行处理。实验结果表明: 本文所提方法能够准确识别连接有孤立边的空洞以及两个相邻空洞的特殊空洞结构, 与传统方法相比, 该方法具有更强的通用性和鲁棒性, 空洞修复数量与两个传统方法相比分别提高了541%和213%。

为准确反映人眼在观看立体视频过程中的视觉舒适程度, 提出了一种基于特征区域分割的立体视频视觉舒适度评价方法。首先自适应地分割提取出立体视频序列中的人眼的感兴趣区域, 以及相邻帧间的运动区域, 然后结合深度感知理论和空间合并技术, 对视觉舒适度这一特征量进行建模, 最后实现对立体视频视觉舒适度的评定。实验结果表明, 使用本文的方法对立体视频视觉舒适度进行评价, 可以很好的模拟人眼直接观测的视觉感受, 对于视觉舒适度的研究具有重要的参考价值。