В связи с проблемами слабой текстуры и бликов при локальном увеличении стереообразцов, таких как образцы ювелирных изделий, минералов и металлов под микроскопом, в этой статье предложен метод многовидовой стереоскопической 3D-реконструкции на основе извлечения признаков, применимый в микроскопических условиях. Фиксируется угол объектива микроскопа, путем перемещения рабочего стола получают последовательность изображений образца с разных углов. Объединив преимущества алгоритмов Harris и SIFT, исходный алгоритм SIFT в методе SFM улучшен до Harris-SIFT для извлечения и сопоставления признаков, что повысило производительность извлечения признаковой информации в областях с слабой текстурой микроскопических изображений. С использованием полностью сверточной нейросети в сочетании с глубокой остаточной сетью выполняется оценка глубины и прогноз глубины входных изображений, прогнозируемая глубокая информация объединяется с глубинной картой MVS методом пороговой фильтрации, корректируется карта глубины MVS, реконструируется плотное облако точек объекта, улучшая полноту реконструкции и увеличивая количество точек облака. Эксперименты на цифровой микроскопической системе Keyence VHX-6000 показали, что данный алгоритм генерирует облако точек на 31,25% больше, чем исходный алгоритм реконструкции MVS, а общее время реконструкции сокращено на 21,16%.

микроскоп;3D-реконструкция;обнаружение признаков;оценка глубины;глубинная карта MVS