图像三维重建技术
医学图像三维重建技术发展趋势
医学图像三维重建技术发展趋势随着科技的不断进步，医学图像三维重建技术正迅速发展，成为医疗领域的一项重要技术。
其能够将二维医学图像转化为三维图像，帮助医生更准确地诊断和治疗疾病。
本文将从技术、应用和发展趋势三方面进行探讨。
技术方面，医学图像三维重建技术包括了多种方法，如光学重建、CT重建、MRI重建等。
由于不同方法的特点不同，因此在实际应用中，医生需根据病情选择最合适的技术。
其中，CT技术被广泛应用于诊断脑部肿瘤、颅脑外伤、颈部、胸部和腹部疾病等，其定量化的特性使得医生能够更加准确地对病情进行判断。
MRI技术则适用于脑部、心脏、乳腺等部位的疾病诊断，其优势在于对软组织成像更为准确。
此外，随着深度学习技术的不断发展，医学图像三维重建技术与AI技术结合，将为医生提供更加高效、准确的诊断工具。
应用方面，医学图像三维重建技术已经广泛应用于临床医学中。
其中，最主要的应用是在手术前规划和操作过程中的引导，医生可以通过三维重建技术对病人的病情有更全面的了解，更加准确地评估手术难度和风险。
同时，对于复杂手术，医生可以通过三维重建技术进行模拟和演练，减小手术风险，提高手术成功率。
此外，医学图像三维重建技术还广泛应用于医学教育、病理研究等方面。
发展趋势方面，医学图像三维重建技术正不断发展壮大。
未来，该技术将更加注重功能的完善和实用性的提高。
技术将逐渐实现全自动化处理，同时将加强与AI、云计算等关键技术的结合。
此外，三维影像重建技术将逐渐走向开放、共享的方向，促进不同医院、科研机构之间的信息共享和交流，使得医学服务更加便捷和优质。
总之，医学图像三维重建技术作为医学领域的重要技术，将在未来不断发展壮大，并且与AI、云计算等技术结合，为医生提供更加高效、准确的诊断和治疗手段，帮助更多患者早日恢复健康。
三维重建技术的现状与发展
三维重建技术的现状与发展在当今科技飞速发展的时代，三维重建技术正逐渐成为众多领域的重要工具，从医学、娱乐到工业制造，其应用范围不断扩大，为我们的生活和工作带来了前所未有的便利。
三维重建技术，简单来说，就是通过各种手段获取物体或场景的信息，然后利用计算机算法和数学模型将这些信息转化为三维模型的过程。
这项技术的出现，让我们能够以更加直观和全面的方式理解和处理现实世界中的物体和场景。
目前，三维重建技术主要有以下几种常见的方法。
基于图像的三维重建是其中应用较为广泛的一种。
通过拍摄物体或场景的多张照片，利用计算机视觉算法对这些照片进行分析和处理，从而提取出物体的形状、纹理等信息，进而构建出三维模型。
这种方法成本相对较低，操作较为简便，但对拍摄环境和照片质量有一定要求。
激光扫描技术也是一种重要的三维重建手段。
它通过向物体或场景发射激光束，然后测量激光返回的时间和强度，从而获取物体表面的精确坐标信息。
这种方法精度高，但设备昂贵，且在处理复杂场景时可能会受到一些限制。
结构光技术则是通过投射特定的图案到物体表面，然后根据变形的图案来计算物体的形状。
它在精度和速度方面都有较好的表现，在一些消费级电子产品中已经得到了应用。
在医学领域，三维重建技术发挥着至关重要的作用。
例如，在外科手术中，医生可以通过对患者的器官进行三维重建，更加清晰地了解病变部位的结构和位置，从而制定更加精准的手术方案。
在口腔医学中，三维重建技术可以用于制作个性化的牙冠和假牙，提高治疗效果和患者的舒适度。
在娱乐产业，三维重建技术为电影和游戏带来了更加逼真的视觉效果。
通过对演员的动作和表情进行三维重建，可以创建出栩栩如生的虚拟角色。
在游戏中，玩家可以沉浸在更加真实的三维场景中，获得更加丰富的游戏体验。
工业制造领域同样离不开三维重建技术。
在产品设计阶段，设计师可以通过对现有产品进行三维重建，快速获取其尺寸和形状信息，为新产品的开发提供参考。
在质量检测方面，利用三维重建技术可以对零部件进行精确测量和分析，确保产品质量符合标准。
基于CT图像的三维重建技术研究
基于CT图像的三维重建技术研究一、引言三维重建技术是计算机视觉领域中的一个热点问题，与医疗、地质勘探、机械制造等多个领域紧密相关。
基于CT图像的三维重建技术在医学图像领域中的应用非常广泛，例如对人体器官、病变血管的三维模型进行建立，可以为医生提供更为直观的诊断和手术辅助。
本文将介绍基于CT图像的三维重建技术的研究现状和发展趋势。
二、CT图像的三维重建流程CT（Computed Tomography，计算机断层摄影）是一种医学影像学技术，具有高分辨率、高对比度、高鉴别度等优点。
CT重建技术是将众多的二维图像通过计算机技术，利用三维重建算法恢复出原始物体的三维形态信息。
其基本流程如下：1. CT图像获取通过CT扫描设备对人体进行扫描，并获取多张二维图像。
2. 图像预处理对CT图像进行预处理，包括滤波、去噪、图像增强等操作，以提高图像质量。
3. 分割对图像进行分割，将所需物体从图像中分离出来。
4. 三维表面重建将二维图像转换为三维点云数据，并进行三维表面重建，生成三维模型。
5. 三维模型后处理对三维模型进行后处理，包括去瑕疵、调整模型大小、贴图等。
6. 可视化呈现将处理好的三维模型进行可视化呈现，以展示三维几何结构和形态信息。
三、 CT图像的三维重建算法目前，基于CT图像的三维重建算法主要有以下几种：1. 基于体素的三维重建算法基于体素的三维重建算法是将三维物体分割成体素（voxel）并构建三维网格（grid）模型，其中每个体素表示一个三维像素，具有三个维度和三个颜色通道。
该算法中的三维数据往往需要进行缩减、滤波、采样等操作，以减少数据规模和保证计算效率。
2. 基于曲面的三维重建算法基于曲面的三维重建算法采用轮廓线和板块识别方法，对CT 图像进行分割和表面重建。
该算法通过计算物体表面的法线方向和曲率特征，来还原物体的三维表面形态，常用于较为复杂的生物组织和器官建模。
3. 基于纹理的三维重建算法基于纹理的三维重建算法结合图像和几何信息，在三维模型表面上进行贴图，以还原真实物体的纹理特征和光照效果。
基于图像的三维重建技术研究
基于图像的三维重建技术研究摘要：随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，基于图像的三维重建技术越来越成熟和普遍应用于各个领域。
本文旨在研究基于图像的三维重建技术的原理和方法，并讨论其应用前景与挑战。
1. 引言随着数字图像获取设备和处理能力的提升，图像处理和计算机视觉技术得以迅速发展。
基于图像的三维重建技术是其中一项重要研究领域，其可以从二维图像中恢复出三维对象的形状、结构和纹理等信息，具有广泛的应用前景。
在建筑与文物保护、虚拟现实、机器人导航等领域都有广泛的应用。
2. 基于图像的三维重建技术概述基于图像的三维重建技术主要分为两个阶段：特征提取与匹配、三维形状恢复和纹理映射。
特征提取与匹配阶段主要通过图像拼接、特征点检测与描述以及特征匹配算法实现；三维形状恢复和纹理映射阶段主要采用多视角几何原理和拓扑结构分析方法。
3. 特征提取与匹配方法特征提取是基于图像的三维重建技术中的关键步骤之一。
常见的特征点检测算法有Harris角点检测算法、SIFT特征点检测算法和SURF特征点检测算法等。
特征点的描述可以通过计算特征点周围区域的图像梯度信息得到。
特征匹配算法可以通过计算特征点的相似性度量来进行匹配，如KNN匹配和RANSAC匹配算法。
4. 三维形状恢复和纹理映射方法在特征提取与匹配阶段之后，可以利用多视角几何原理和拓扑结构分析方法进行三维形状恢复和纹理映射。
其中，多视角几何原理主要通过多幅图像之间的相对位置和角度关系来估计三维点的坐标。
拓扑结构分析方法可以通过分析特征点之间的连线关系来恢复三维模型的拓扑结构。
5. 应用前景与挑战基于图像的三维重建技术在建筑与文物保护、虚拟现实、机器人导航等领域中有广泛的应用前景。
例如，在文物保护领域，三维重建技术可以帮助实现文物的数字化保存和复制，避免文物遭受进一步的破坏和丢失。
然而，基于图像的三维重建技术还面临着许多挑战，如图像噪声、光照条件、遮挡物等因素对重建结果的影响。
医学图像处理中的三维重建技术与模型验证方法分析
医学图像处理中的三维重建技术与模型验证方法分析概述医学图像处理是医学领域中不可或缺的技术之一。
三维重建技术是其中的重要内容，它能够将医学图像转化为三维模型，为医生诊断和治疗提供更为准确的信息。
然而，三维重建技术必须经过模型验证，以确保其结果的可靠性和准确性。
本文将分析医学图像处理中的三维重建技术以及常用的模型验证方法。
一、三维重建技术1.体素法体素法是一种基于体素（三维像素）的三维重建技术，常用于脑部、肺部等区域的分析。
该方法将医学图像划分为多个小的立方体单元，每个单元包含密度、颜色和形状等信息。
通过对每个体素进行分析和计算，可以重建出三维模型。
2.表面法表面法是另一种常用的三维重建技术，它通过将医学图像中的边界提取出来，并将其连接形成一个网格，从而生成三维模型。
该方法适用于骨骼的重建和组织分割等应用，能够提供更为真实的形状。
3.混合法混合法是一种将体素法和表面法相结合的三维重建技术。
它利用体素法分析内部结构，同时使用表面法重建物体的外部形状。
这种方法在血管和器官的重建中具有广泛的应用。
二、模型验证方法1.准确性验证准确性验证是模型验证的基本要求。
通过与实际物体进行比较，可测量三维模型与实际物体之间的误差。
常用的准确性验证方法包括物理测量和几何验证。
物理测量法将三维模型与实际物体进行定量比较，如使用测量工具测量尺寸、角度等。
几何验证法将三维模型与实际物体进行直接比较，如通过重叠比对、云数据投影等方法进行验证。
2.一致性验证一致性验证是指通过与不同的视角、不同的图像进行比较，验证三维模型是否能够在各种条件下保持一致。
视角一致性验证是通过不同角度的图像进行验证，可以使用旋转投影或虚拟观察等方法。
图像一致性验证是通过不同的图像进行验证，可以使用图像对比、特征一致性等方法。
3.应用验证应用验证是指通过应用特定的医学任务来验证三维模型的有效性。
例如，在手术规划中，将三维模型与实际手术结果进行比较，验证模型在手术导航中的准确性和可行性。
计算机图形学中的三维重建与渲染技术
计算机图形学中的三维重建与渲染技术计算机图形学是现代计算机科学领域的一个重要分支，它研究如何利用计算机来处理和呈现图像和图形。
而在计算机图形学中，三维重建与渲染技术是一项十分关键的技术，它可以让我们在计算机上实现对三维物体的建模、可视化和呈现，是计算机图形学的核心技术之一。
一、三维重建技术三维重建技术是计算机图形学中研究三维模型建立的技术，它主要通过对物体的几何结构、纹理、色彩等特征进行探测、测量、分析和计算，从而重建出三维模型。
三维重建技术主要有以下几种：1.点云重建点云重建是三维重建中的一种常见技术，主要通过采用激光扫描技术等手段，将物体表面上的所有点云数据收集起来，然后利用点云数据预先定义的处理算法将其处理成三维模型。
点云重建技术可以重建出物体的真实几何形态，适用于自然风景模型、雕塑模型等。
2.多视图重建多视图重建是指基于多个视角下的图像，通过计算视点、视角、景深等参数建立三维模型。
多视图重建主要是通过利用相机、扫描仪等设备观察物体，并将获得的多张图像进行分析、处理和重建，最终得到完整、准确的三维模型。
多视图重建技术适用于建立物体表面细节特征丰富的模型。
3.立体视觉重建立体视觉重建技术是指基于人眼的两个视点，将不同的影像信息进行组合和重建，以建立真实、立体感强的三维模型。
立体视觉重建技术主要利用双目相机拍摄物体不同视点下的影像，通过计算两个影像之间的差异从而建立物体的三维模型。
立体视觉重建技术适用于建立真实、逼真的物体模型。
二、渲染技术渲染技术是指将三维模型转化为二维图像的过程，主要是通过光线追踪、阴影处理、纹理映射、透视变换等手段，将三维模型转化为视觉上真实、逼真的二维图像。
渲染技术主要包括下面几个方面：1.光线追踪光线追踪是渲染技术中的一种十分重要的技术，能够以真实方式呈现物体的阴影、反射和折射效果。
光线追踪的原理就是根据物体表面法线方向，从视点向各个方向发射光线，当光线与物体发生交叉时，计算光线的反射、折射、透明等信息，最终生成真实逼真的图像。
医学影像图像的三维重建技术
医学影像图像的三维重建技术医学影像是临床医学中一个极其重要的领域。
医学影像可以为医生提供非常直观且准确的生物信息，从而帮助医生更好地进行疾病诊断和治疗。
在医学影像中，图像重建技术是一个非常重要的领域，其中三维图像重构技术就是一个非常重要的技术。
三维重建技术是指从一组二维影像数据中，通过计算机算法将其重建为三维的图像。
因为三维图像包含了更多的信息，相比二维图像，它能够更好地还原真实的形态，减小医生在诊断上的误差，并且同时降低了人的主观判断的影响。
针对这个问题，三维重建技术得到了广泛的应用，特别是在疾病的早期诊断和治疗上，同时也可以在手术操作中提高安全性和准确性，为医生工作提供了更多的便利和准确性。
在医学影像中，CT和MRI成像技术是最常用的影像技术。
这些技术生成的图像都是二维图像。
然而，对于一些局部较小的器官、动脉、淋巴结等等，二维图像的显示很难准确地表达出体内的情况。
对于这些情况，三维重建技术提供了一种可行的解决方案。
通过三维重建技术，可以将这些较小的器官、动脉、淋巴结等等按照真实比例还原，从而给予医生更加深入的视觉和准确的生物信息。
三维图像重建技术有很多方法和算法，目前主要有以下几种：1. 预处理法：预处理法主要是通过对图像数据进行处理，提取出一些关键的信息，以此来重建三维图像模型。
例如，通过对图像数据进行阈值处理、边缘检测等操作，提取出某些区域的信息，然后把这些信息组合在一起，生成三维模型。
但是，预处理法对图像质量要求比较高。
2. 直接体绘制法：直接体绘制法主要是通过对边界数据进行处理，生成三维图像。
边缘数据由计算机算法进行处理，将重点区域的边缘数据和其它区域的边缘数据整合到一起，利用计算机技术进行加工处理，最终生成三维模型。
3. 点云法：点云法主要是利用激光扫描技术，将整个目标扫描成一个点云，然后再通过一定的算法进行处理，最终生成三维模型。
点云法在医学影像处理中广泛应用于骨科和牙科领域中。
三维重建的四种常用方法
三维重建的四种常用方法在计算机视觉和计算机图形学领域中，三维重建是指根据一组二维图像或其他类型的感知数据，恢复或重建出一个三维场景的过程。
三维重建在许多领域中都具有重要的应用，例如建筑设计、虚拟现实、医学影像等。
本文将介绍四种常用的三维重建方法，包括立体视觉方法、结构光法、多视图几何法和深度学习方法。
1. 立体视觉方法立体视觉方法利用两个或多个摄像机从不同的视角拍摄同一场景，并通过计算图像间的差异来推断物体的深度信息。
该方法通常包括以下步骤：•摄像机标定：确定摄像机的内外参数，以便后续的图像处理和几何计算。
•特征提取与匹配：从不同视角的图像中提取特征点，并通过匹配这些特征点来计算相机之间的相对位置。
•深度计算：根据图像间的视差信息，通过三角测量等方法计算物体的深度或距离。
立体视觉方法的优点是原理简单，计算速度快，适用于在实时系统中进行快速三维重建。
然而，该方法对摄像机的标定要求较高，对纹理丰富的场景效果较好，而对纹理缺乏或重复的场景效果较差。
2. 结构光法结构光法利用投影仪投射特殊的光纹或光条到被重建物体表面上，通过观察被投射光纹的形变来推断其三维形状。
该方法通常包括以下步骤：•投影仪标定：确定投影仪的内外参数，以便后续的光纹匹配和几何计算。
•光纹投影：将特殊的光纹或光条投射到被重建物体表面上。
•形状计算：通过观察被投射光纹的形变，推断物体的三维形状。
结构光法的优点是可以获取目标表面的细节和纹理信息，适用于对表面细节要求较高的三维重建。
然而，该方法对光照环境要求较高，并且在光纹投影和形状计算过程中容易受到干扰。
3. 多视图几何法多视图几何法利用多个摄像机从不同视角观察同一场景，并通过计算摄像机之间的几何关系来推断物体的三维结构。
该方法通常包括以下步骤：•摄像机标定：确定每个摄像机的内外参数，以便后续的图像处理和几何计算。
•特征提取与匹配：从不同视角的图像中提取特征点，并通过匹配这些特征点来计算摄像机之间的相对位置。
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1概述随着计算机软硬件技术的快速发展，大规模复杂场景的实时绘制已经成为可能，这也加快了虚拟现实技术的发展，又对模型的复杂度和真实感提出了新的要求。
虚拟场景是虚拟现实系统的重要组成部分，它的逼真度将直接影响整个虚拟现实系统的沉浸感。
客观世界在空间上是三维的，而现有的图像采集装置所获取的图像是二维的。
尽管图像中含有某些形式的三维空间信息，但要真正在计算机中使用这些信息进行进一步的应用处理，就必须采用三维重建技术从二维图像中合理地提取并表达这些三维信息。
三维建模工具虽然日益改进，但构建稍显复杂的三维模型依旧是一件非常耗时费力的工作。
而很多要构建的三维模型都存在于现实世界中，因此三维扫描技术和基于图像建模技术就成了人们心目中理想的建模方式；又由于前者一般只能获取景物的几何信息，而后者为生成具有照片级真实感的合成图像提供了一种自然的方式，因此它迅速成为目前计算机图形学领域中的研究热点。
2三维建模技术三维重建技术能够从二维图像出发构造具有真实感的三维图形，为进一步的场景变化和组合运算奠定基础，从而促进图像和三维图形技术在航天、造船、司法、考古、工业测量、电子商务等领域的深入广泛的应用。
3基于图像的三维重建技术基于图像的建模最近几年兴起的一门新技术，它使用直接拍摄到的图像，采用尽量少的交互操作，重建场景。
它克服了传统的基于几何的建模技术的许多不足，有无比的优越性。
传统的三维建模工具虽然日益改进，但构建稍显复杂的三维模型依旧是一件非常耗时费力的工作。
考虑到我们要构建的很多三维模型都能在现实世界中找到或加以塑造，因此三维扫描技术和基于图像建模技术就成了人们心目中理想的建模方式；又由于前者一般只能获取景物的几何信息，而后者为生成具有照片级真实感的合成图像提供了一种自然的方式，因此它迅速成为目前计算机图形学领域中的研究热点。
4基于图像重建几何模型的方法4.1基于侧影轮廓线重建几何模型物体在图像上的侧影轮廓线是理解物体几何形状的一条重要线索１当以透视投影的方式从多个视角观察某一空间物体时，在每个视角的画面上都会得到一条该物体的侧影轮廓线，这条侧影轮廓线和对应的透视投影中心共同确定了三维空间中一个一般形状的锥体１显然，该物体必将位于这个锥体之内；而所有这些空间锥体的交则构成了一个包含该物体的空间包络１这个空间包络被称为物体的可见外壳，当观察视角足够多时，可见外壳就可以被认为是该物体的一个合理的逼近。
鉴于此类算法一般需要大量的多视角图像，因此图像的定标工作就变得非常复杂。
4.2采用立体视觉方法重建几何模型基于立体视觉重建三维几何是计算机视觉领域中的经典问题，被广泛应用于自动导航装置。
近年来，立体视觉图像三维重建技术康皓，王明倩，王莹莹（装甲兵技术学院电子工程系，吉林长春130117）摘要:基于图像的三维重建属于计算机视觉中的一个重要的研究方向，从提出到现在已有十多年的历史。
文章首先对三维重建技术做了详细阐述，并着重从计算机图形学的研究角度对基于图像建模技术进行了综述，介绍了具有代表性的基于图像建模的方法及其最新研究进展,给出了这些方法的基本原理，并对这些方法进行分析比较,最后对基于图像建模技术的未来研究给出了一些建议和应解决的问题。
关键词:三维建模技术；图像建模技术；计算机图形学；虚拟现实中图分类号：TP271文献标识码：A 文章编号1006-8937（2009）11-0042-02Three-dimensional image reconstruction techniqueKANG Hao,WANG Ming-qian,WANG Ying-ying（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＡｒｍｏｒｅｄＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ，Ｊｉｌｉｎ１３０１１７，Ｃｈｉｎａ）Abstract:Image-based Three-dimensional reconstruction is an important research direction in computer vision ,from now more than ten years'history.This article first describes three-dimensional reconstruction technique in detail and review image-based modeling techniques from the perspective of computer graphics research,introduce arepresentative of the method of image-based modeling and the latest research progress,give the basic principles of these methods,analysis and compare these methods,finally,give a number of recommendations and problems which should be solved on image-based modeling technology for future research.Keywords:three-dimensional modeling techniques;image modeling techniques;computer graphics;virtual reality收稿日期：2009-03-19作者简介：康皓（1978-），女，吉林长春人，硕士研究生，讲师，研究方向：计算机辅助设计与编程。
TECHNOLOGICAL DEVELOPMENT OF ENTERPRISE2009年6月Jun.2009企业技术开发第28卷管理中存在的诸多问题，我们不能因为国家没有标准和规范出台，就消极等待，必须积极采取措施。
以下是国内外专家学者件管理所采取的一些主要措施的归纳，可作为高校电子文件归档和管理的借鉴。
４．１档案管理工作提前介入电子文件的运作和管理。
４．２加快电子档案管理标准的研究和制定。
４．３改变电子文件归档结构，脱离原来的软、硬件环境，以便长久保管。
４．４采取严密技术措施，加强立法工作，解决电子文件法律效力问题。
４．５加快人才培养，适应发展需要。
电子文档是建立数字化档案馆过程中要面临的必然问题，各高校可根据自身的不同状况，结合当前的形式来适度进行，以便更好的管理高校电子文档。
参考文献：[1]高校电子公文归档模式初探[J].兰台世界，2008,（1）.[2]高校电子文件的归档与管理[J].达县师范高等专科学校学报(社会科学版)，2004,（5）.[3]浅谈电子文件的归档管理[J].沧州师范专科学校学报，2004,(3).（上接第41页）方法同样为图形学研究者所青睐，两幅或更多幅已经定标的图像被用来重建出场景的几何模型。
立体视觉的基本原理是三角测量原理：对于已经定标的两幅图像（即相机的内部参数和外部参数都是已知的），假设我们在两幅图像上找到了一对对应点（即它们是场景中物体表面上同一点的投影），则由两幅图像的投影中心出发，分别经过这一对对应点的两条直线在空间中将交于一点，这样我们就得到了场景中物体表面上某一点的三维坐标。
假如我们能够得到物体表面上所有点的三维坐标，则该三维物体的形状和位置就是惟一确定的。
考虑到物体表面大多不是理想的Ｌａｍｂｅｒｔ表面，因此，同一空间点在不同图像上的投影点的亮度值并不完全相同；反过来，具有相同亮度值的图像点未必是空间同一点的投影。
此外，由于景物空间中存在着多种遮挡关系，从而导致图像上的相邻像素点在三维空间中的对应点往往并不连续。
这些因素都使得单纯依靠亮度值比较的对应匹配算法遇到了极大的困难。
4.3基于区域匹配的建模方法此类方法利用数字图像处理技术，通过图像分割的方法，找出在不同照片中具有相同纹理特征的区域，然后计算像素的深度及对应三维空间面片，进而建立三维模型。
这类方法从相对比较少（两张或者三张）的输入照片来恢复物体模型，适合于表面曲率变化不大的物体，如建筑，家具，卡通玩具等。
但是对于表面拓扑结构复杂的物体，在各张照片中寻找对应于同一三维面片的纹理区域比较困难，使得该方法难以奏效。
5结束语作为一种新发展起来的技术，在很多地方还远未完善，因此以上方法各有优点和局限，最有成效和应用前景的建模手段也许应该是基于几何的和基于图像相结合的方法。
今后的研究还需要解决以下两方面的问题：其一是构造复杂模型还存在很多困难。
对于复杂场景，虽然计算机辅助设计系统使得建模变得简单而轻松，但对于复杂模型的大量样本照片，线框的提取、线条的匹配、模型的构建仍是一项艰巨的工作；其二是尽量处理好显示、存储和场景复杂度的相关性。
数据存储量随着场景复杂度的增加而增加，而显示速度则随着场景复杂度的增加而降低。
比如，在漫游过程中，当视野内物体稀疏时，显示速度较快，当物体密集时，显示速度较慢，造成屏幕刷新频率不稳定，引起视觉上的跳跃感。
这些问题都有待于我们解决。
参考文献：[1]杨育彬,林珲,朱庆.基于内容的三维模型检索综述[J].计算机学报,2004,27(10).[2]刘钢,彭群生,鲍虎军.基于多幅图像的场景交互建模系统[J].计算机辅助设计与图形学学报,2004,(10).康皓，等：图像三维重建技术第28卷43。