第２８卷第４期２０２３年８月新余学院学报ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＸＩＮＹＵＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＶｏｌ．２８，ＮＯ．４Ａｕｇ．２０２３基于ＡＫＡＺＥ算法的虚拟实验室场景三维模型的重构●万明秀，王茶生，黄新仁（新余学院数学与计算机学院，江西新余３３８００４櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆）摘要：受到三维场景重建图像特征时间变量差异与特征精度约束要求较高的限制，传统虚拟实验室场景三维重建模型的计算效果与预期效果差距较大，主要体现在三维场景数据误差与计算效率两项指标偏大。为更好地解决这个问题，引入ＡＫＡＺＥ算法对其进行三维构建参量的优化，具体实现分为四个步骤，分别为虚拟实验室场景三维重建模型的ＡＫＡＺＥ非线性尺度空间特征确定与提取、虚拟实验室加速的非线性扩散三维空间构建、虚拟实验室三维边缘信息融合及虚拟实验室三维场景重建模型输出。通过对模型效果的仿真测试表明，经过ＡＫＡＺＥ算法优化后的模型三维构建准确度更高、响应更快、稳定性更好、方法易于实现，具有较高的推广价值。关键词：ＡＫＡＺＥ算法；虚拟实验室场景；三维；重建模型中图分类号：ＴＰ３９１．４１；ＴＰ３１１．１３文献标识码：Ａ文章编号：２０９５－３０５４（２０２３）櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆０４－００３０－０７收稿日期：２０２３－０３－１２基金项目：江西省教育厅科技项目“基于ＡＫＡＺＥ的三维重建算法在虚拟实验室应用研究”（ＧＪＪ２０２３１９）。作者简介：万明秀（１９６９－），女，江西南昌人，教授，硕士，主要从事图像处理研究。随着虚拟现实技术的飞速发展，对虚拟实验系统的需求也日益增加。而虚拟实验系统是在真实的实验室中，使用计算机和软件构建出模拟的虚拟空间。目前，国内外学者已对此做了大量的研究，现阶段常用的重建模型主要通过点云数据和图像数据相结合进行三维重建，但该方法点云数量较多，且计算复杂度较高，因此，在实际应用中出现模型偏差概率较高。为了解决这一问题，部分学者提出Ｋｉｎｅｃｔ相机采集的点云数据和ＫｉｎｅｃｔＳＬＡＭ算法相结合的三维重建方法［１－２］。但是，该方法中ＫｉｎｅｃｔＳＬＡＭ算法对图像配准精度要求较高［３－４］，且在使用时需将相机固定，该方法只适用于小范围场景重建。因此，当下需要一种全新的三...
