吴永林

(六安职业技术学院 信息与电子工程学院，安徽 六安 237158)

随着视景仿真技术的发展，利用虚拟视景仿真技术，进行虚拟实验室场景重建，可提高智能虚拟实验室的智慧化建设能力[1-2].因此，相关的虚拟实验室场景三维重建方法受到人们的极大关注[3].

文献[4]提出基于稀疏采样与级联字典的虚拟实验室场景重建方法，结合RGB特征分解方法，进行虚拟实验室场景的重构，但该方法进行虚拟实验室场景三维重建的特征辨识度不高.文献[5]提出基于引导滤波图像分层的虚拟实验室场景三维重建方法，建立虚拟实验室场景RGB-D图像特征提取和细节辨识模型，实现虚拟实验室场景三维重建，但该方法进行虚拟实验室场景重构的特征分辨能力不佳.文献[6]提出基于加速引导滤波的虚拟实验室重建方法，结合特征点匹配方法，实现虚拟实验室重建，但该方法进行虚拟实验室重建的计算内存开销较大.

针对上述问题，本文提出基于大数据和RGB-D图像的虚拟实验室场景三维重建方法，并通过仿真测试分析，展示了本文方法在提高虚拟实验室重建能力方面的优越性.

1 虚拟实验室场景三维图像的内部特征提取与融合

1.1 基于大数据的虚拟实验室场景三维图像内部特征提取

为了实现基于RGB-D图像的虚拟实验室场景的三维重建，需要构建虚拟实验室场景三维图像采集和信息融合模型.采用大数据算法建立虚拟实验室场景RGB-D图像的纹理视觉……