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由于传统方法构成曲面模型的特征量较大,因此在算法处理与坐标表达上较为复杂,重构后的图像细节数据缺失,且重构时间较长。为解决上述问题,提出视觉传感网络图像数据曲面重构。首先利用CCD摄像机获取原始图像的坐标信息,并根据公式推算出图像曲面重构后任意一点的三维坐标;其次根据自适应采样策略对坐标数据做预处理,进而描绘出一条最小二乘意义下曲线,最后采用NURBS与Bezier相结合的方法计算图像曲面差值,通过改变控制顶点,实现图像数据的重构。仿真结果表明,曲面重构模型的表面非常光滑,特征参数近似服从正态分布,