摘要
佛教和道教寺庙我国古代建筑的重要组成部分，主要分布在高山峻岭之上，这些古老建筑大多为木质结构，易受自然灾害的侵蚀和损害，进而造成无法弥补的损失。古建三维数字化作为一种有效的古建保护手段，其研究具有重要的理论意义和实际应用价值。现有的古建三维数字化保护技术主要包括基于激光扫描的方法和基于图像的三维重建的方法，然而受到古建环境的影响，基于激光扫描的方式无法采集到古建局部复杂结构的点云数据。基于图像的三维重建因其图像采集方便，图像信息丰富，可以大规模高精度的实现重建。因此论文以古建局部结构为对象，主要研究无监督框架下单幅图像景深估计和精度评测方法。主要工作如下： 1、为了有效评测古建景深估计方法精度，以北京颐和园景区中古代木建构建筑为基础，分别采用双目相机和深度相机拍摄了15个场景的古建筑局部结构信息，采集了包含梁、枋、椽等古建独有的木制结构件，包括双目相机拍摄的4800对古建筑局部场景图像、深度相机拍摄的古建筑局部图RGBD图像对若干。 2、针对室内外场景单视图景深估计方法中尺度模糊产生的景深估计精度低的问题，结合双目视觉理论和深度网络，设计了一种无监督框架下基于单幅图像的景深估计网络。该网络在已标定好相机位姿估计景深的网络基础上，对输入的相机位姿中的基线参数进行了尺度优化。将优化后的网络输出与已标定好相机位姿估计景深的网络输出进行对比，不仅可以生成绝对尺度下的图像景深，且依据现有的评测指标，生成的绝对景深精度也得到了提升，在部分场景中的绝对相对误差AbsRel、均方根误差RMSE和对数均方根误差RMSElog10均降低了30%以上。 3、针对现有单幅图像景深估计方法仅在深度层面对估计结果进行评估，但无法应用于三维重建场景评测的问题，通过计算深度的绝对误差和点云平均距离，设计了两种面向三维重建的单幅图像景深估计的评测方式。最终采用上述两种评测方式应用到实验评测中，实验结果表明,通过深度网络估计的景深对古建的三维重建而言，目前仍难以达到古建数字化存档要求的厘米级的重建精度,但对基于单幅图像学习景深的影响并不明显。 4、结合无监督单幅图像景深估计方法,设计并开发了基于单幅图像估计景深的原型系统。该系统通过输入数据集后自主选择测试的古建结构件图像,使用训练好的网络模型生成单幅图像的景深,并同时输出该结构件的三维点云。
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