基于kinect传感器的物体三维重建
三维重建综述
三维重建综述 三维重建方法大致分为两个部分1、基于结构光的（如杨宇师兄做的）2、基于图片的。这里主要对基于图片的三维重建的发展做一下总结。 基于图片的三维重建方法： 基于图片的三维重建方法又分为双目立体视觉；单目立体视觉。 A双目立体视觉： 这种方法使用两台摄像机从两个(通常是左右平行对齐的，也可以是上下竖直对齐的)视点观测同一物体，获取在物体不同视角下的感知图像，通过三角测量的方法将匹配点的视差信息转换为深度，一般的双目视觉方法都是利用对极几何将问题变换到欧式几何条件下，然后再使用三角测量的方法估计深度信息这种方法可以大致分为图像获取、摄像机标定、特征提取与匹配、摄像机校正、立体匹配和三维建模六个步骤。王涛的毕业论文就是做的这方面的工作。双目立体视觉法的优点是方法成熟，能够稳定地获得较好的重建效果，实际应用情况优于其他基于视觉的三维重建方法，也逐渐出现在一部分商业化产品上;不足的是运算量仍然偏大，而且在基线距离较大的情况下重建效果明显降低。 代表文章：AKIMOIO T Automatic creation of3D facial models1993 CHEN C L Visual binocular vison systems to solid model reconstruction 2007 B基于单目视觉的三维重建方法: 单目视觉方法是指使用一台摄像机进行三维重建的方法所使用的图像可以是单视点的单幅或多幅图像，也可以是多视点的多幅图像前者主要通过图像的二维特征推导出深度信息，这些二维特征包括明暗度、纹理、焦点、轮廓等，因此也被统称为恢复形状法（shape from X） 1、明暗度（shape from shading SFS） 通过分析图像中的明暗度信息，运用反射光照模型，恢复出物体表面法向量信息进行三维重建。SFS方法还要基于三个假设a、反射模型为朗伯特模型，即从各个角度观察，同一点的明暗度都相同的;b、光源为无限远处点光源;c、成像关系为正交投影。 提出：Horn shape from shading：a method for obtaining the shape of a smooth opaque object from one view1970(该篇文章被引用了376次) 发展：Vogel2008年提出了非朗伯特的SFS模型。 优势：可以从单幅图片中恢复出较精确的三维模型。 缺点：重建单纯依赖数学运算，由于对光照条件要求比较苛刻，需要精确知道光源的位置及方向等信息，使得明暗度法很难应用在室外场景等光线情况复杂的三维重建上。 2、光度立体视觉（photometric stereo） 该方法通过多个不共线的光源获得物体的多幅图像，再将不同图像的亮度方程联立，求解出物体表面法向量的方向，最终实现物体形状的恢复。 提出：Woodham对SFS进行改进（1980年）：photometric method for determining surface orientation from multiple images(该文章被引用了891次) 发展：Noakes：非线性与噪声减除2003年； Horocitz：梯度场合控制点2004年； Tang：可信度传递与马尔科夫随机场2005年； Basri：光源条件未知情况下的三维重建2007年； Sun：非朗伯特2007年； Hernandez：彩色光线进行重建方法2007年；
医学图像三维重建的体绘制技术综述
医学图像三维重建的体绘制技术综述 摘要：体绘制技术是目前医学图像三维重建的主要方法之一，是一种能够准确反映出数据内部信息的可视化技术，是可视化研究领域的一个重要分支，是目前最活跃的可视化技术之一。本文首先分析了医学图像三维重建的两大方法及其基本思想，并将体绘制技术与面绘制技术进行了比较；然后分别描述了射线投射法、足迹法、剪切-曲变法、基于硬件的3D纹理映射、频域体绘制法以及基于小波的体绘制等典型算法；最后通过比较分析给出了各类算法的性能评价，并在此基础上展望了体绘制技术研究的发展前景。 关键字：体绘制；三维重建；可视化；性能评价 Abstract：Volume rendering techniques is one of the main methods of 3D reconstruction of medical images currently. It's also an important branch of visual technology which can reflect the inside information of data.It is one of the most active visualization technology.This paper first introduces are the two methods of 3D reconstruction of medical image and the basic thought of them,then volume rendering technology and surface rendering technology are compared.Secondly,the author introduces some kinds of algorithm for volume rendering：Ray Casting ,Splatting,Shear-Warp,3D Texture-Mapping Hardware,Frequency Domin V olume Rendering,Wavelet .Based V olume Rendering.The differences of their performances are compared and discussed in the last. Then some results are presented and their perspective are given in the end. Key words:Volume rendering techniques;3D reconstruction of medical images;visual technology;Performance evaluation
基于Kinect深度信息的实时三维重建和滤波算法研究
第29卷第1期 计算机应用研究 V ol.29 No.1 2012年1期 Application Research of Computers Jan. 2011 ——————————————— 作者简介: 陈晓明(1987－)，男（汉），浙江临海人，在读硕士，主要研究方向为嵌入式、图像处理 (xmchen2009@https://www.360docs.net/doc/8f6728947.html,)；蒋乐天（1975-），男，博士，副教授，研究方向：嵌入式系统、软件可靠性和可用性研究；应忍东(1975-)，男，博士，副教授，主要研究方向为导航信号处理、嵌入式系统、SoC 、数字信号处理。 基于Kinect 深度信息的实时三维重建和滤波算法研究 陈晓明，蒋乐天，应忍冬 (上海交通大学 电子工程系,上海市 200240) 摘 要: 三维重建技术是计算机视觉、人工智能、虚拟现实等前沿领域的热点和难点。本文分析了基于Kinect 输出的深度数据进行场景的实时三维重建的算法。针对实现过程中出现的深度图像噪声过大的问题，根据其信号结构的特点给出了改进的双边滤波算法。新算法利用已知的深度图像噪声范围，将权值函数修改为二值函数，并结合RGB 图像弥补了缺失的深度信息。实验表明，新算法无论在降噪性能还是计算效率上，都大大优于已有的双边滤波，其中计算速度是原始算法的6倍。 关键词: 实时三维重建；Kinect ；三维点云；噪声分析；深度图像；双边滤波；联合双边滤波 中图分类号: TP391 文献标志码: A Research of 3D reconstruction and filtering algorithm based on depth information of Kinect CHEN Xiaoming, JIANG Letian, Ying Rendong (Dept. of Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China ) Abstract: 3D reconstruction is one of the research hotspots. This paper analyzed and improved 3D reconstruction algorithm using the depth information from Kinect. To reduce noise, it proposed an improved bilateral filtering algorithm based on the signal structure. This new algorithm used a two-valued function to compute the weights of the filter, because the range of depth image data was already known. It also combined the RGB values and depth information of surrounding pixels to complement some missing depth information. The results show that the proposed algorithm has much better performance and efficiency, namely 6 times as fast as the original algorithm. Key words: real-time 3D reconstruction; Kinect; 3D point cloud; noise analysis; depth image; bilateral filter; joint bilateral filter 0 引言 三维重建技术是计算机视觉、人工智能、虚拟现实等前沿领域的热点和难点，也是人类在基础研究和应用研究中面 临的重大挑战之一，被广泛应用于文物数字化、生物医学成像、动漫制作、工业测量、沉浸式虚拟交互等领域。 现有的三维重建技术，按照获取深度信息的方式，可分为被动式技术和主动式技术。被动式技术利用自然光反射，一般通过摄像头拍摄图片，然后通过一系列的算法计算得到物体的三维坐标信息，如Structure from Motion[1]和Multi-View Stereo[2]。Structure from Motion 技术利用不同时间的图像建立对应关系，因此只适用于刚性物体；Multi-View Stereo 技术使用于刚体，但是计算量非常大，现阶段很难做到实时。主动式技术包含一个光源，直接测量物体的深度信息，因而很容易做到实时效果，如采用结构光技术的Kinect[3]和采用Time of Flight 技术的CamCube[4]。而相对于CamCube ，采用结构光技术的Kinect 价格更便宜，更容易推广。 本文着重解决动态场景建模，选用Kinect 技术作为三维重建的方法。Kinect 具有反应速度快、价格便宜的优点，但是得到的深度图像精度低，并包含大量噪声。因此在三维重建之前需要对得到的深度图像进行滤波，降低噪声。相对于RGB 图像滤波，深度图像滤波的研究工作还较少。文献[5]中采用双边滤波的方法降低噪声，采用多图像融合的方法修补未得到的深度信息，取得了很好的效果。但是该方法只适合静态场景，对于动态场景并不适合。对于缺失的深度信息，本文结合RGB 图像将其补全，并针对深度图像对双边滤波器进行改进，处理一般的噪声，提高了性能和计算速度。 本文首先阐述了三维重建的流程，然后针对重建过程 中噪声过大的问题分析并降低噪声，最后给出了实验结果和 结论。 1 三维重建算法 图1是三维重建的流程图。Kinect 设备的RGB 摄像头和红外摄像头分别得到RGB 图像和深度图像，为了消除因为两个摄像头位置不同而产生的图像中心不一致，首先将深度图像经过一定的坐标变换与RGB 图像对齐，之后计算出空间点的XY 坐标，最后将三维点云数据（X,Y,Z,R,G,B ）通过PCL 开源库显示。 下面针对图中信号处理流程中各个环节具体分析。 红外摄像头 RGB 摄像头 坐标变换 XY 坐标计算 深度图像 RGB 图像 三维点云（X,Y,Z,R,G,B ） 显示 Kinect 图1 三维重建流程图 1.1 Kinect 摄像头信号标定 在使用Kinect 设备之前，需要对其进行标定，包括RGB 摄像头和红外摄像头 的标定，以及确定深度与RGB 图像间的坐标变换关系。 摄像头标定是一项比较成熟的技术，这里不加以详细叙述。文献[6]中，标定前的深度图像误差已经很小，标定后
利用二维工程图重建三维实体模型
生产技术与经验交流 铸造技术 07/2011 皮带张紧装置设计在机尾,采用螺旋张紧装置即可满足输送带要求。此外,在机架上每个适当位置设置一对调偏立辊,机架下部设置下平行托辊,以防皮带过度下垂,机头处还设计有进料砂斗,机尾处有出料砂斗,出料斗直接连接斗式提升机,由提升机把造型工序所需要的砂子提升到储存砂斗上。改造后整个砂处理工艺流程如图1所示。 图1 旧砂处理工艺流程 5 结语 (1)此改造设计方案简便可行,资金投入少,冷却效率高,为旧砂再生、企业可持续发展创造了有利 条件。 (2)旧砂处理工序大大简化,可缩减操作人员,为企业实现减员提效、人员优化创造有利条件。 参考文献 [1] 秦文强.消失模铸造新工艺新技术与生产应用实例[M ]. 北京:北方工业出版社,2007. [2] 张尊敬,汪鲠.DT (A )型带式输送机设计手册[M ].北 京:冶金工业出版社,2003. [3] 成大先.机械设计手册[M ].北京:化学工业出版社, 1999. 收稿日期:2011 01 25; 修订日期:2011 02 20 作者简介:梁玉星(1971 ),广西武鸣县人,工程师.主要从事机械设计 工作. Email:lian gyu xing001@https://www.360docs.net/doc/8f6728947.html, 利用二维工程图重建三维实体模型 杨晓龙1,晁晓菲2 (1.西安航空技术高等专科学校机械工程系,陕西西安710077;2.西北农林科技大学信息工程学院,陕西杨凌 712100) 3D Solid Models Reconstruction with 2D Engineering Drawings Y ANG Xiao long 1 ,CHAO Xiao fei 2 (1.Faculty of Mechanical Engineering,Xi an Aerotechnical College ,Xi an 710077,China;2.C ollege of Infor mation Engineering,Northwest A&F University,Yangling 712100,C hina) 中图分类号:T P391.7 文献标识码:A 文章编号:1000 8365(2011)07 1034 03 为了适应大规模的机械化生成,以平面图来表达 三维实体为设计思想,二维工程图在指导生产、装配和技术交流等方面起到了举足轻重的作用。目前,随着计算机技术的飞速发展,现代设计越来越注重三维实体造型的应用,因为通过三维造型可以分析产品的动态特性、直观地表达设计效果和构造动画模型等[1]。 由此可知,三维实体模型要比二维工程图容易理 解,且效果直观。本文将介绍如何充分利用已有的二维图形信息来辅助建立三维模型,这既能提高三维建模的速度,又不会因采用三维造型技术而抛弃原有二维绘图的宝贵技术资源[2] 。1 三维模型重建的基本原理 图1 三视图的整体与局部都符合三等规律 根据画法几何学的基本理论,空间点在两个不同方向上的正投影可以完全确定点在空间中的位置,即点和线在不同视图中的坐标值应具有对应相等的关 系。对于三视图(亦称正投影工程图),若用F(front)、T(to p)、S(side)分别表示主视图、俯视图和左视图上点的集合,那么主视图中的点f(f F)具有x 、z 坐标, 1034
数字化重建三维模型技术规范-
工厂数字化重建三维模型技术规范 南京恩吉尔工程发展研究中心 2014
目录 1 目标 (3) 2 范围 (3) 3 规范性引用文件 (3) 4 定义 (3) 4.1 建模对象 (3) 4.2 建模分类 (3) 4.3 建模区域 (3) 4.4 建模精度 (3) 5 建模范围 (4) 5.1 三维模型的建模范围 (4) 5.2 建模的功能分类与应用 (5) 6 建模精度要求 (6) 6.1 精度等级 (6) 6.2 专业建模描述 (7) 6.3 功能性建模 (8) 7 建模对象属性要求 (9) 7.1 一般对象属性 (9) 7.2 功能与属性的对照 (11) 8 装备拆解建模与建筑建模 (11) 8.1 装备建模 (11) 8.2 建筑建模 (12) 9 工厂信息采集及文档 (12) 9.1 建模文档及信息收集 (12) 9.2 三维扫描及场景照片 (13) 9.3 现场测绘及草图 (13) 9.4 工程变更信息收集 (13) 10 建模审查与交付 (14) 10.1 建模的中间审查 (14) 10.2 建模的终审与数字化交付 (14) 11 附件：资料收集一览表 (14)
1目标 工厂数模重建主要面向工厂的实际运营和维护需求的数字化，不同于三维工厂设计及建造建模，主要面向工厂建设和制造。而现代的数字化设计建造产生的数字化交付成果，可以通过迁移转换重用，还需要通过数字化的重建，补充大量的后续工厂数模信息，满足工程运维的数字化需求和大工厂物联网的大数据建设需求。 本规范适用于企业已建工厂的数字化重建工作。定义数字化三维模型重建工作中的建模类型、范围、编码规则、建模精度及模型属性等方面的要求和规则。 2范围 三维的数字化建模主要包括工厂的主装置区、辅助装置区、公用工程区、厂前区；以工厂的专属的站场、码头、管网、办公楼及辅助设施等。 3规范性引用文件 下列文件对于建模及信息收集应用是必不可少的。 ISO 15926（GB/T 18975）《工业自动化系统与集成及流程工厂(包括石油和天然气生产设施)生命周期数据集成》 GB/T 28170《计算机图形和图像处理可扩展三维组件》 HG/T 20519-2009《化工工艺施工图内容和深度统一规定》 4定义 4.1建模对象 指流程工厂模型的基本单元，如设备、管子、管件、结构、建筑、门、窗等。一个模型对象具有四类关键信息：唯一标识、几何属性、工程属性、拓扑关系（与其他模型对象间）。 4.2建模分类 三维工厂重建分为功能性建模和一般建模。 功能性建模：配合运维的管理功能要求，建立的符合一定功能需求的全息数模； 一般性建模：主要用于辅助管理功能要求的虚拟环境（如模型参考、信息索引、标识）的数模建模。 4.3建模区域 指按一定标准将工厂进行划分所得的空间分区（如装置区、功能区），区域间不可重叠。一般将以工程初始设计中的区域定义为准则。 4.4建模精度 建模精度按照一定的功能性需求分为：粗模、精模、全息模。分别在模型的尺寸及
基于Kinect的三维重建
项目源码详见：https://www.360docs.net/doc/8f6728947.html,/forum/viewtopic.php?f=1&t=13042 前几天刚入手了期待已久的Kinect ，用于实验室机器人项目的视觉导航与环境理解。 首先要做的是破解-->连接PC-->获取深度数据和图像数据-->三维点云显示这么几项基本工作。 开始仿照的是饮水思源[1]博客的方法（使用VS2008在windows平台上试用Kinect[2]），利用CL-NUI-Platform 来破解，它的最新版是1.0.0.1210，但我在XP上用会当机，后来换 1.0.0.1121 版的就可以用了。CL NUI 提供了十分简便易用的接口，在OpenCV 上调用很简单，另外它还提供了Kinect 底座马达的控制接口和LED 灯颜色的选择接口，其例程中可以操控Kinect 上下摆动。如果只需要获取深度数据和图像数据，CL NUI 就够用了。不过要做深入的应用，比如人体姿态识别、骨架提取、深度数据与图像数据的合并等等，就该用到OpenNI 了。 国内的CNKINECT[3]是个不错的Kinect 开发论坛，版块丰富，有很多资料可供借鉴。我通过论坛介绍的方法[4]成功配置了OpenNI + Kinect，先是用最新版的OpenNI+SensorKinect+NITE ，但在XP 下不能正常运行，可能跟 .net 平台有关，老实按上面论坛的方法装就成功了。另外用CMake + VS2008 装了最新的OpenCV_SVN，开始试过在CMake 里选择With TBB，但诡异的是TBB 似乎只适用于VS2005，在VS2008 编译后试用里面的samples 老是提示报错找不到msvcp80.dll，重新用CMake 配置取消了With TBB，就一切正常了。
基于虚拟现实的三维重建复原技术
基于虚拟现实的三维重建复原技术 产品简介 基于虚拟现实的三维重建复原技术, 集成了三维360度全景照相技术、三维虚拟现实动态仿真技术（增强现实技术）为一体，北京金视和科技股份有限公司致力于VR技术在各行业的研发，结合实际情况，并联合相关的高校专家共同研发制成，完全满足现在公安系统里现场全景照相、全景三维测量、三维重建、模拟、和分析的应用。基于虚拟现实的三维重建复原技术生成高度逼真的三维场景图片和动画片，把这些全景图片、三维场景、动画片和声音、文字结合，为侦查、技术、指挥人员生成各种三维虚拟案件现场场景的多媒体影音和影像材料。对这些数字化多媒体信息进行分析、演示，并可以在网络服务器上发布、保存、修改案例，其他用户可以通过网络服务器进行查询、观看案例。为案件的侦破、记录、汇报、存档查询，都提供了便利的直观方便。 产品特点 全自动拍照 刑侦人员将设备架好后，无需人工调整角度，挪动设备。特制照相设备自动将现场记录到设备里。 照片拼接 具备多照片全自动智能拼接功能，对白墙、同色区域等单张照片边缘特征不明显的情况也可准确全自动拼接，无需手动拼接；平均一组全景拼接≤30秒；具备100组及以上批量照片全自动、快速拼接功能，批量拼接无需编程或设置（平均一组图像拼接≤50秒）；具备处理超大、超高清晰度图像的全景合成能力（能够拼接图像尺寸≥20000*10000像素的全景图）。 全景图预览 可以生成多种格式的三维全景图（html、flash、mov、exe等），可自动可视化生成雷达导航效果，使雷达与全景方向同步；可以生成exe可执行文件，跨平台播放；可以全满屏观看全景图，现场细目、导航栏、工具栏、现场地图等均可自由隐藏、显现。 全景图热点编辑 可在全景图中快速方便的添加热点，热点可添加文字标注、并具备超链接常见格式的图片（bmp、jpg、tiff）、视频（avi、mpg、wmv、mp4）、音频（mp3、wma）、动画、其他文档等功能；具备鼠标拖动、释放即实现热点链接功能，自动对热点进行分类，自动为热点添加三态图标。 全景图转换编辑 全景图自动生成平面示意图；全景图内可以任意截取照片。 全景测量 具备真正的空间三维测量功能，可测量全景图内任意两点间的空间距离，误差符合工程误差标准；三维测量时，被测物体无需地面有投影，无需预先构建图形；测量过程无条件限制。
机器视觉—三维重建技术简介
三维重建技术简介 一、视觉理论框架 1982年，Marr立足于计算机科学，首次从信息处理的角度系统的概括了心理生理学、神经生理学等方面已经取得的重要成果,提出了一个迄今为止比较理想的视觉理论框架。尽管Marr提出的这个视觉理论框架仍然有可以进行改进和完善的瑕疵,但是在近些年,人们认为,计算机视觉这门学科的形成和发展和该框架密不可分。 第一方面,视觉系统研究的三个层次。 Marr认为,视觉是一个信息处理系统,对此系统研究应分为三个层次:计算理论层次,表示与算法层次,硬件实现层次,如下图所示: 计算机理论层次是在研究视觉系统时首先要进行研究的一层。在计算机理论层次，要求研究者回答系统每个部分的计算目的与计算策略，即视觉系统的输入和输出是什么，如何由系统的输入求出系统的输出。在这个层次上，将会建立输入信息和输出信息的一个映射关系，比如，系统输入是二维灰度图像，输出则是灰度图像场景中物体的三维信息。视觉系统的任务就是研究如何建立输入输出之间的关系和约束，如何由二维灰度图像恢复物体的三维信息。 在表示与算法层次，要给出第一层中提到的各部分的输入信息、输出信息和内部信息的表达，还要给出实现计算理论所对应的功能的算法。对于同样的输入，如果计算理论不同，可能会产生不同的输出结果。 最后一个层次是硬件实现层次。在该层次，要解决的主要问题就是将表示与算法层次所提出的算法用硬件进行实现。 第二方面，视觉信息处理的三个阶段。 Marr认为，视觉过程分为三个阶段，如表所示：
第一阶段，也称为早期阶段，该阶段是求取基元图的阶段，该阶段对原始图像进行处理，提取出那些能够描述图像大致三维形状二维特征，这些特征的集合构成所构成的就是基元图(primary sketch)"。 第二阶段也称中期阶段，是对环境的2.5维描述，这个阶段以观察者或者摄像机为中心，用基元图还原场景的深度信息，法线方向(或一说物体表面方向)等，但是在该阶段并没有对物体进行真正的三维恢复，因此称为2.5维。 第三阶段也称为后期阶段，在一个固定的坐标系下对2.5维图进行变换，最终构造出场景或物体的三维模型。 二、三维重建技术现状 目前三维重建的方法大致可分为三类，即:用建模软件构造的方式，多幅二维图像匹配重建的方式以及三维扫描重建的方式。 对于第一种方式，目前使用比较广泛的是3D Max, Maya, Auto Cad以及MultiGen-Creator等软件。这些三维建模软件，一般都是利用软件提供的一些基本几何模型进行布尔操作或者平移旋转缩放等操作，来创建比较复杂的三维模型。这样所构建出来的模型，比较美观，而且大小比例等非常精确。然而，这需要建模者精确知道三维场景的尺寸、物体位置等信息，如果没有这些信息，就无法建立精准的模型。 第二种方式是利用实时拍摄的图像或者视频恢复场景的三维信息。这种方式是基于双目立体视觉，对同一物体拍摄不同角度的图像，对这些图像进行立体匹
三维重建方法综述
三维重建方法综述 三维重建方法大致分为两个部分1、基于结构光的2、基于图片的。这里主要对基于图片的三维重建的发展做一下总结。基于图片的三维重建方法： 基于图片的三维重建方法又分为双目立体视觉；单目立体视觉。 A双目立体视觉： 这种方法使用两台摄像机从两个(通常是左右平行对齐的，也可以是上下竖直对齐的)视点观测同一物体，获取在物体不同视角下的感知图像，通过三角测量的方法将匹配点的视差信息转换为深度，一般的双目视觉方法都是利用对极几何将问题变换到欧式几何条件下，然后再使用三角测量的方法估计深度信息这种方法可以大致分为图像获取、摄像机标定、特征提取与匹配、摄像机校正、立体匹配和三维建模六个步骤。王涛的毕业论文就是做的这方面的工作。双目立体视觉法的优点是方法成熟，能够稳定地获得较好的重建效果，实际应用情况优于其他基于视觉的三维重建方法，也逐渐出现在一部分商业化产品上;不足的是运算量仍然偏大，而且在基线距离较大的情况下重建效果明显降低。 代表文章：AKIMOIOT Automatic creation of 3D facial models 1993 CHENCL Visual binocular vison systems to solid model reconstruction 2007 B基于单目视觉的三维重建方法: 单目视觉方法是指使用一台摄像机进行三维重建的方法所使用的图像可以是单视点的单幅或多幅图像，也可以是多视点的多幅图像前者主要通过图像的二维特征推导出深度信息，这些二维特征包括明暗度、纹理、焦点、轮廓等，因此也被统称为恢复形状法（shape from X） 1、明暗度（shape from shading SFS） 通过分析图像中的明暗度信息，运用反射光照模型，恢复出物体表面法向量信息进行三维重建。SFS方法还要基于三个假设a、反射模型为朗伯特模型，即从各个角度观察，同一点的明暗度都相同的;b、光源为无限远处点光源;c、成像关系为正交投影。 提出：Horn shape from shading：a method for obtaining the shape of a smooth opaque object from one view 1970(该篇文章被引用了376次) 发展：V ogel2008年提出了非朗伯特的SFS模型。优势：可以从单幅图片中恢复出较精确的三维模型。 缺点：重建单纯依赖数学运算，由于对光照条件要求比较苛刻，需要精确知道光源的位置及方向等信息，使得明暗度法很难应用在室外场景等光线情况复杂的三维重建上。 2、光度立体视觉（photometric stereo） 该方法通过多个不共线的光源获得物体的多幅图像，再将不同图像的亮度方程联立，求解出物体表面法向量的方向，最终实现物体形状的恢复。 提出：Woodham对SFS进行改进（1980年）：photometric method for determining surface orientation from multiple images(该文章被引用了891次) 发展：Noakes：非线性与噪声减除2003年； Horocitz：梯度场合控制点2004年； Tang：可信度传递与马尔科夫随机场2005年；Basri：光源条件未知情况下的三维重建2007年；Sun：非朗伯特2007年； Hernandez：彩色光线进行重建方法2007年； Shi：自标定的光度立体视觉法2010年。 3、纹理法（shape from texture SFT） 通过分析图像中物体表面重复纹理单元的大小形状，恢复出物体法向深度等信息，得到物体的三维几何模型。
基于Kinect的三维重建
基于Kinect-OpenNI-OpenCV-OpenGL的环境三维重构 项目源码详见：https://www.360docs.net/doc/8f6728947.html,/forum/viewtopic.php?f=1&t=13042 前几天刚入手了期待已久的Kinect ，用于实验室机器人项目的视觉导航与环境理解。 首先要做的是破解-->连接PC-->获取深度数据和图像数据-->三维点云显示这么几项基本工作。 开始仿照的是饮水思源[1]博客的方法（使用VS2008在windows平台上试用Kinect[2]），利用CL-NUI-Platform 来破解，它的最新版是1.0.0.1210，但我在XP上用会当机，后来换 1.0.0.1121 版的就可以用了。CL NUI 提供了十分简便易用的接口，在OpenCV 上调用很简单，另外它还提供了Kinect 底座马达的控制接口和LED 灯颜色的选择接口，其例程中可以操控Kinect 上下摆动。如果只需要获取深度数据和图像数据，CL NUI 就够用了。不过要做深入的应用，比如人体姿态识别、骨架提取、深度数据与图像数据的合并等等，就该用到OpenNI 了。 国的CNKINECT[3]是个不错的Kinect 开发论坛，版块丰富，有很多资料可供借鉴。我通过论坛介绍的方法[4]成功配置了OpenNI + Kinect，先是用最新版的OpenNI+SensorKinect+NITE ，但在XP 下不能正常运行，可能跟 .net 平台有关，老实按上面论坛的方法装就成功了。另外用CMake + VS2008 装了最新的OpenCV_SVN，开始试过在CMake 里选择With TBB，但诡异的是TBB 似乎只适用于VS2005，在VS2008 编译后试用里面的samples 老是提示报错找不到msvcp80.dll，重新用CMake 配置取消了With TBB，就一切正常了。
基于双目立体视觉三维重建系统的制作流程
本技术公开了一种基于双目立体视觉三维重建系统，涉及三维重建系统技术领域；机箱的底部四角处均固定安装有行走轮，机箱的内部分别固定安装有蓄电池与处理计算机，机箱的上端分别固定安装有显示器与安装架，安装架上通过轴承座固定安装有主轴，主轴的下端固定安装有安装齿轮，安装齿轮与驱动齿轮相啮合，驱动齿轮固定安装有驱动电机的轴上，驱动电机通过螺栓安装在安装架上，主轴的上端固定安装有连接轴，连接轴为横向设置，连接轴的两端固定安装有双摄像头，连接轴的中上端固定安装有照明灯；本技术能够实现快速控制，稳定性高，且控制准确，操作简便，能够节省时间；使用方便，结构简单，且效率高，能够在检测时进行补光。 技术要求
1.一种基于双目立体视觉三维重建系统，其特征在于：包括机箱、行走轮、蓄电池、处理计算机、显示器、安装架、驱动齿轮、驱动电机、安装齿轮、主轴、连接轴、双摄像头、照明灯；机箱的底部四角处均固定安装有行走轮，机箱的内部分别固定安装有蓄电池与处理计算机，机箱的上端分别固定安装有显示器与安装架，安装架上通过轴承座固定安装有主轴，主轴的下端固定安装有安装齿轮，安装齿轮与驱动齿轮相啮合，驱动齿轮固定安装有驱动电机的轴上，驱动电机通过螺栓安装在安装架上，主轴的上端固定安装有连接轴，连接轴为横向设置，连接轴的两端固定安装有双摄像头，连接轴的中上端固定安装有照明灯，蓄电池通过导线与处理计算机、显示器的电源端电连接，双摄像头通过导线与处理计算机的输入端电连接，处理计算机的输出端分别与驱动电机、照明灯电连接，显示器与处理计算机的输入、输出端电连接。 2.根据权利要求1所述的一种基于双目立体视觉三维重建系统，其特征在于：所述显示器为触摸式显示屏。 3.根据权利要求1所述的一种基于双目立体视觉三维重建系统，其特征在于：所述行走轮为减震式万向行走轮。 4.根据权利要求1所述的一种基于双目立体视觉三维重建系统，其特征在于：所述驱动电机为低速电机。 5.根据权利要求1所述的一种基于双目立体视觉三维重建系统，其特征在于：所述照明灯为LED灯。 技术说明书 一种基于双目立体视觉三维重建系统 技术领域 本技术属于三维重建系统技术领域，具体涉及一种基于双目立体视觉三维重建系统。 背景技术
医学影像三维重建系统的研究与实现
电子科技大学 UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE AND TECHNOLOGY OF CHINA 专业学位硕士学位论文MASTER THESIS FOR PROFESSIONAL DEGREE 论文题目医学影像三维重建系统的研究与实现 专业学位类别工程硕士 学号 201322070532 作者姓名 卢开文 指导教师蒲立新副教授
分类号密级 UDC注1 学 位 论 文 医学影像三维重建系统的研究与实现 （题名和副题名） 卢开文 （作者姓名） 指导教师 蒲立新 副教授 电子科技大学 成 都 （姓名、职称、单位名称） 申请学位级别 硕士 专业学位类别 工程硕士 工程领域名称 控制工程 提交论文日期2016年4月28日论文答辩日期2016年5月9日学位授予单位和日期 电子科技大学2016年6月28日答辩委员会主席 邹见效 评阅人 金卫 王子斌 注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。
RESEARCH AND IMPLEMENTAION OF MEDICAL IMAGE 3D RECONSTRUCTION SYSTEM A Master Thesis Submitted to University of Electronic Science and Technology of China Major: Master of Engineering Author: Lu Kaiwen Advisor: Pu Li-xin School : School of Automation Engineering
独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 作者签名：日期：年月日 论文使用授权 本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 （保密的学位论文在解密后应遵守此规定） 作者签名：导师签名： 日期：年月日
交通事故快速三维重建模拟复原系统
交通事故快速三维重建模拟复原系统 简介 交通事故快速三维重建模拟复原系统是由三维数字化图形仿真软件和 360°全自动机器人拍摄系统组成。是北京金视和科技有限公司集十几年来图形图像和三维仿真领域的尖端科研成果，并结合多年来对公安交通系统的调研数据进行定制化开发的解决方案。 北京金视和科技有限公司聘请多位交通事故鉴定技术专家作为技术顾问团队，通过全国各地交通事故科技部门对交通事故快速三维重建模拟复原系统多年的使用意见和反馈信息，不断将产品完善改进至今。适用于交通事故现场勘查、现场痕迹物证提取和保存、现场图像绘制以及事故过程分析等环节的规范操作，满足了公安交通系统对于事故现场绘图、事故现场三维重建和交通事故过程模拟分析等标准化工作流程的需求。 产品特点 事故现场真实360°全景三维现场重建 交通事故快速三维重建模拟复原系统搭载的全景拍摄系统，由单反数码相机、精密鱼眼镜头和全自动拍摄云台组成，可在一分钟内拍摄事故现场的全景图片，并自动生成现场全景图像，达到现场三维重建的目的。 事故现场往往一旦撤销便无法还原，360°全自动机器人拍摄系统将现场完整的保存下来，所有现场痕迹和物证细节图像再以热点链接的方式添加到现场图中，可随时对事故现场图进行回溯、测量和分析。 快速绘制自定义三维交通现场图像 交通事故快速三维重建模拟复原系统内建强大的快速建模功能，根据不同的现场公路环境需求（市区公路、高速公路、城铁和火车轨道等），可在几分钟内创建交通事故现场的三维布局，从而进行事故现场的还原和分析。该功能颠覆了事故现场传统手绘图或者平面绘图的方式，可直接创建三维事故现场图像，并按照公安部制图标准，快速生成现场三维记录图、现场比例图和现场三维分析图，真实的还原事故现场三维布局。 丰富的交通事故三维模型资源库 交通事故快速三维重建模拟复原系统通过多年来对国内交通事故市场调研数据的积累，以及虚拟现实和三维仿真领域的技术经验，建立了一个庞大的专业模型资源库，其中包括交通事故中涉及到的几乎所有物品和国内所有类型的公路模型，可以满足交通事故现场还原的需求。 通过海量三维模型资源库和简单的拖拽操作方式，交通事故快速三维重建模拟复原系统可在几分钟之内打造一个与真实场景极为接近的三维事故现场。 事故过程人物和车辆等模型三维动画模拟 交通事故快速三维重建模拟复原系统强大的三维动画仿真引擎，可以对三维人物和车辆等模型进行三维仿真动画的编辑和创建。根据现场勘查人员对事故过程的推理和分析，立即进行人物和车辆等模型的动画模拟。 丰富的三维模型资源库和逼真的模型动作资源库，极尽真实的还原事故过程的模拟动画，并且简单快捷的操作方式，可以在短时间内创建多种方案的模拟动画，帮助现场勘查人员进行事故的还原和分析。 案发现场数据测量、尺寸标注以及画笔标注
利用深度图像进行场景的三维重建
利用深度图像进行场景的三维重建 何文峰查红彬 北京大学信息科学中心，北京，100871 e-mail:{wenfeng,zha}@https://www.360docs.net/doc/8f6728947.html, 摘要：近年来，利用激光扫描仪获得的深度点云数据来进行场景的3D建模受到了广泛的关注。从深 度数据获取到最后三维模型的建立涉及到了很多工作，本文就集中讨论了其中的分割、配准和建网。根据 真实场景含有大量平面特征的特点，本文提出了利用平面特征来实现配准，这些平面特征是对深度图像进 行分割得到的。实验结果显示了这种配准方法的准确性和鲁棒性。另外，本文改进了由深度图像建网的一 般方法，从而得到了更好的建网结果。 关键词:深度图像激光扫描仪点云深度图像分割配准建网 0 引言 将客观世界在计算机中真实的再现，是计算机视觉和计算机图形学研究的一个热门领域。近年来，激光扫描仪技术得到了很大的发展和商业化，使用它们可以得到真实场景的高精度的3D数据，因此利用这些3D数据来进行真实世界的三维建模得到了很多关注。 一般的，通过激光扫描仪进行一次扫描得到的是一组二维有序的点阵，其中每一点包含了相应的场景上被扫描点的距离信息，这个点阵被称为深度图像。为了获得完整的场景，往往需要从几个不同的的位置对目标场景进行扫描，而得到的不同的深度图像则需要配准到一个坐标系下。另一方面，仅仅用离散的点云数据来描述三维场景是远不够的，构建三角网格则是一个常用而有效的办法。本文就集中完成了这两方面的工作。 由于我们建模的对象的是室内或室外较大型的场景，这类场景往往具有一个典型的特征，即场景中含有大量的平面。我们的工作也充分的利用了这一特征。在获得场景的数据后，我们对点云数据进行了基于平面的分割，在配准中，我们利用了分割提取出的平面特征来完成。 后面部分的安排如下：第1部分介绍了一些相关的研究工作，第2部分阐述了对深度图像进行平面分割，第3部分描述了利用平面特征来进行配准。第4部分描述了利用深度图像生成三角网格的过程。第5部分是我们的一些实验结果。最后给出了结论。 1 相关的研究工作 利用激光扫描仪获取真实场景的3D数据并进而构建出具有真实感的3D模型涉及到了很多人的研究工作。这之中，I. Stamos 和P.Allen[1]，S. F. El-Hakim等人[2]以及Y.Yu等人[3]都做了大量的工作，并各自实现了一个完整的系统。H., Zhao[4]和C. Frueh[5]则进一步构造了动态的3D数据获取系统，他们将激光扫描仪固定在汽车上，从而能够重建更大一级（如街区、城市）的场景模型。 在深度图像分割领域，一直吸引着很多人的研究兴趣。Besl和Jain在[6]中提出了一个基于二次表面拟合的分割算法，具有很好的通用性。I. Stamos 和P.Allen在[1]中将上面的算法具体到了平面拟合，得到了相对简洁快速的算法。 在深度图像配准方面，Besl和McKay提出了著名的ICP（Iterative Closest Point）算法，这比基于特征的配准算法有更好的鲁棒性和准确性。但它需要一个不错的初始位姿估计。I. Stamos 和P.Allen在[1]中使用了直线作为特征来实现配准。Y.Yu等人在[3]中则使用了激光扫描仪自
计算机三维重建技术发展与应用
计算机三维重建技术发展与应用 [摘要] 叙述了三维重建的社会背景及三维重建研究的重要意义。提出了利用三维重建技术建立专家系统,对工程图二个视图的识别与匹配实现智能识图,重建三维模型,通过判断反馈系统,实现人机交互,是一种比较理想的ICAI系统。 [关键词] 计算机；三维重建技术；发展；应用 一、三维重建的发展现状 三维重建长久以来一直是计算机视觉中的一个热门研究领域，它的目标是构建出真实世界对象的数字化表示，并将其在屏幕上显示出来，并给人以真实的感觉。西方的发达国家在三维建模方面的研究起步更是远远早于我们中国，而且他们研究得也比我们深入。日本，美国和英国、法国、德国等国在该方面研究较多 国外在三维重建方面研究最多的国家属日本,近年来，我国在该研究领域逐渐加强了重视程度，真实感的模型三维重建的研究一直关注在如何利用图序列恢复真实物体的三维几何信息和纹理信息，而具有照片级真实感的(Photo一Reallstic)三维模型重建更加人关注。因为照片级真实感的三维模型可以广泛应用在文化遗产保护、文物研究以及动画电影制作等数字娱乐领域，并拥有很乐观的应用前景。 二、计算机三维重建的时代意义 计算机三维重建是计算机辅助设计与计算机图形学中一个重要的研究领域，实现了物体的三维空间点云稀疏重建与稠密重建，并对点云后处理以及基于多幅图像的三维重建。图像的三维重建是综合计算机视觉、图像处理和计算机图形学等学科知识的新兴技术，它具有二维图形所不可比拟的特质，其模型可以从多个不同的角度进行直观的观测、并且具有逼真的效果、达到实时虚拟、实时互动等。使用相机等工具获取景物的多角度图像，通过图像处理、空间几何等知识估计物体几何结构，通过物体的两个以上二维投影图的输入后,计算机进行了自动检索,获取物体的二维几何信息和拓扑信息,并建立起三维立体模型。 面对现代化生产的快速发展和需求，三维建模能够应用在减少设计费用和缩短设计周期等方面，并且能够为社会生活创造出巨大的经济效益。因此，三维建模是一项前景十分有趣又诱人，可以应用到很多领域，有着很高的研究和利用价值。 三、三维建模方法及分类 基于图像的三维真实感模型的重建主要有两个工作，首先要从图像中提取物体的几何特征，建立起物体的几何拓扑结构，然后再从图像中提取物体的纹理信