西南科技大学学报2024,Vol.39Issue(1) :102-110.DOI:10.20036/j.cnki.1671-8755.2024.01.014

基于深度学习的多视图火焰面三维重建

Multi-view 3D Reconstruction of the Flame Surface Based on Deep Learning

宋泠澳 刘涛 姜东 李华东 赵冬梅 谢建鞍
西南科技大学学报2024,Vol.39Issue(1) :102-110.DOI:10.20036/j.cnki.1671-8755.2024.01.014

基于深度学习的多视图火焰面三维重建

Multi-view 3D Reconstruction of the Flame Surface Based on Deep Learning

宋泠澳 1刘涛 1姜东 2李华东 2赵冬梅 1谢建鞍1
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作者信息

  • 1. 西南科技大学计算机科学与技术学院 四川绵阳 621010
  • 2. 中国航发四川燃气涡轮研究院 四川绵阳 621703
  • 折叠

摘要

针对火焰面三维重建时存在背景噪点的问题,提出了一种基于MVSNet多视图三维重构网络的IM-MVSNet网络用于重构层流火焰的火焰面.该网络通过对输入采样图像的参考帧以及邻域帧进行图像分割,去除采样时的背景噪声,得到高质量分割图像,然后将多视图图像进行三维重建,构建层流火焰面三维点云,进而得到重构的层流火焰面.通过不同重构模型火焰面重构效果对比,本文提出的三维重构网络能够有效减少重构火焰面的点云噪点,提高火焰面重构精度,为燃烧研究提供了一种新的方法.

Abstract

To address the background noise in the 3D reconstruction of the flame surface,an IM-MVSNet network based on the MVSNet multi-view 3D reconstruction network was proposed for reconstructing the flame surface of laminar flow flames.The network obtained high-quality segmented images by image segmentation of the reference frames and neighboring frames of the input sampled images to remove the background noise during sampling,and then reconstructed the multi-view images in 3D to build a 3D point cloud of the laminar flame surface,and then obtained the reconstructed laminar flame surface.The reconstruction results of the flame surface of different reconstruction models show that the 3D reconstruc-tion network proposed in this paper can effectively reduce the point cloud noise of the reconstructed flame surface,improve the reconstruction accuracy of the flame surface,and provide a new technical means for combustion research.

关键词

多视图/三维重构网络/深度学习/点云/背景噪声

Key words

Multi-view/3D reconstruction network/Deep learning/Point cloud/Background noise

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基金项目

中国航发四川燃气涡轮研究院稳定支持项目(GJCZ-2022-0004)

西南科技大学博士基金(18zx7164)

西南科技大学博士基金(21zx7107)

出版年

2024
西南科技大学学报
西南科技大学

西南科技大学学报

影响因子:0.348
ISSN:1671-8755
参考文献量21
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