基于机器视觉的管道内表面三维重建研究

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机器视觉与3D重建

机器视觉与3D重建近年来，机器视觉与3D重建技术得到了越来越广泛的应用。

机器视觉是一门综合性学科，它通过计算机视觉、图像处理、机器学习等多方面技术，对真实世界的图像、视频等进行高精度分析，从而达到自动识别、检测、跟踪等目的。

3D重建则是将真实世界中的场景转换为数字三维模型的过程，目的是更好的理解场景、进行设计、模拟等工作。

本文从机器视觉和3D重建的基础概念出发，逐一讲解技术原理、应用场景以及未来发展趋势。

一、机器视觉的基本原理机器视觉的基本原理是模拟人类视觉机制，从场景中获取信息、进行处理、最终输出结果。

具体的步骤可以分为以下三个：1.图像获取：将真实世界中的场景通过相机等设备获取到数字图像形式；2.图像处理：对图像进行预处理、分割、特征提取等操作，使其更加适合后续处理；3.图像分析：对处理后的图像进行分析、识别、分类等操作，得到所需的输出结果。

其中，图像处理是机器视觉的核心环节，涉及到图像算法、数字信号处理等多方面专业知识。

此外，机器学习也在这个过程中发挥着重要角色，它可以通过大量数据的训练，提高算法的准确率和鲁棒性，实现自动化的目标识别、检测等。

二、3D重建的基本原理3D重建是将真实世界中的场景转换为数字三维模型的过程。

3D模型可以帮助人们理解场景、进行设计、模拟等工作。

重建过程可以分为以下三个基本步骤：1.图像获取：通过相机等设备获取到一组二维图像；2.三维重建：通过计算机视觉技术，将二维图像转换为三维模型。

这个过程中，需要进行三维重建算法、点云处理等操作；3.三维模型输出：将重建的三维模型输出至计算机中，开展后续的设计、模拟等工作。

在具体实现时，需要考虑采集设备的精度、三维重建算法的精确度、点云处理的效率等问题。

此外，还需要解决模型带有噪声、重复等问题，提高计算机的处理速度和稳定性等。

三、机器视觉与3D重建的应用场景有了机器视觉和3D重建技术，我们可以在许多不同的领域中找到它们的应用。

下面分别讨论这两项技术在其中的应用情况：1.机器视觉应用场景随着人工智能、自动化技术的推进，机器视觉逐渐渗透到生产、交通、医疗、安防等领域中。

计算机视觉技术中的3D场景重建技术研究及应用

计算机视觉技术中的3D场景重建技术研究及应用计算机视觉技术是一种利用计算机模拟人类对视觉信息进行感知与识别的技术。

3D场景重建是计算机视觉中常见的问题之一，目的是根据一组或多组图像推测出场景的三维几何结构和纹理信息。

研究3D场景重建技术对于增强人类对于物理世界的认识有着重要意义，也为虚拟现实、机器人视觉等领域提供了核心技术支持。

一、3D场景重建技术发展历程由于3D场景重建涉及到图像处理、计算机视觉、计算几何等多个领域，其发展可追溯至上个世纪70年代。

最初的方法是利用贝叶斯网络和约束搜索等技术，通过不断地优化求出场景中各个点的位置信息和纹理信息。

随着计算机存储和计算速度的提高，近些年来更为流行的方法是采用基于结构光与立体视觉的方法，如使用点云或鲁棒的矩形线或曲线等几何体元。

二、基于结构光的3D场景重建技术基于结构光的3D场景重建技术是一种利用投影和摄影技术实现对于物体的三维信息提取的技术。

该技术的基本原理是在物体表面通过特定的光源投射规律的光斑，并叠加摄影设备拍摄的图像信息，推出3D点云或曲面，最终呈现出一个完整、逼真的3D模型。

目前结构光投影系统的主要实现方式是利用照射线形或点形的光源投射至物体表面，利用学术或商业相机捕捉重建场景的图像信息，并进行后处理学习表面几何形状的处理，并对其进行分析和形态学变换，求解物体的三维细节。

该技术相比其他技术具有运算精度较高、成像速度较快、数据密度较大等优势。

三、基于立体视觉的3D场景重建技术基于立体视觉的3D场景重建技术通过两个或多个视角对同一场景进行拍摄，重建出空间三维信息，由此呈现出逼真、真实的场景模型。

例如，只有在视线移动切换时才能感知到的三维效果，拓展图像处理的定义。

立体视觉重建技术的关键是识别图像中对应物体的区分度，把存在于双眼成像矫正、重叠和同一点上的图像信息匹配，配对为一些具有三维深度观感的像素数据。

匹配分成基于特征匹配的和基于基于能量优化的等多种类别，该技术的缺点在于需要大量的数据存储和高度匹配算法，如果开发得到了，其速度和效果都将超过结构光重建、四、3D场景重建技术的应用3D场景重建技术已经在许多应用领域得到了广泛应用。

基于双目立体视觉的三维重构研究

基于双目立体视觉的三维重构研究一、本文概述随着科技的不断发展，三维重构技术在许多领域，如机器人导航、自动驾驶、虚拟现实、增强现实、医疗诊断以及工业检测等，都发挥着越来越重要的作用。

在众多三维重构技术中，基于双目立体视觉的三维重构方法因其设备简单、成本低廉、实时性强等特点而备受关注。

本文旨在探讨基于双目立体视觉的三维重构技术的研究现状、基本原理、关键技术和应用前景，以期对这一领域的研究者和实践者提供有益的参考和启示。

本文将首先介绍双目立体视觉三维重构的基本原理，包括双目视觉的成像模型、立体匹配算法以及三维坐标计算等。

接着，将详细分析当前双目立体视觉三维重构技术中的关键问题，如视差计算、图像预处理、遮挡和纹理映射等，并探讨相应的解决方法和技术。

本文还将对双目立体视觉三维重构技术在不同领域的应用案例进行介绍，分析其优势和局限性，并展望未来的发展趋势和应用前景。

通过本文的研究，我们希望能够为基于双目立体视觉的三维重构技术的发展提供新的思路和方法，推动这一领域的技术进步和应用发展。

我们也希望本文能够为相关领域的学者和工程师提供有益的参考和借鉴，共同推动三维重构技术的发展和应用。

二、双目立体视觉原理双目立体视觉是人类和许多动物天生具备的一种空间感知能力，通过两只眼睛从稍微不同的角度观察物体，然后大脑综合这两个不同的视觉信号，形成立体视觉。

这种视觉原理为三维重构提供了重要的理论基础。

在双目立体视觉系统中，两个相机（模拟双眼）从不同的位置观察同一物体，得到两幅具有视差的图像。

视差是指同一物体在左右两幅图像中的像素坐标之差。

视差的大小取决于相机的基线距离（两个相机光心之间的距离）和物体到相机的距离。

物体距离相机越近，视差越大；物体距离相机越远，视差越小。

为了从这两幅图像中恢复物体的三维形状，我们需要利用三角测量的方法。

在三角测量中，我们知道相机的内外参数（包括相机的内参矩阵、畸变系数、旋转矩阵和平移向量等），通过匹配两幅图像中的同名点（即同一物体在两个图像中的像素坐标），可以计算出这些点在世界坐标系中的三维坐标。

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。

三维重建技术研究及应用

三维重建技术研究及应用一、概述三维重建技术是一项重要的计算机技术，其主要应用于建筑、工程、医疗、文化遗产保护和数字娱乐等领域。

该技术可以根据图像、数据或扫描结果来生成三维模型，让用户可以更加直观地了解目标物体的形状和结构，进而实现科学研究或生产应用。

二、三维重建技术的分类1.基于视觉的三维重建技术基于视觉的三维重建技术是指利用相机对目标物体进行拍摄，通过图像融合、图像处理、图像匹配等算法得到三维模型。

该技术适用于大部分的三维建模工作，其主要原理是通过多个角度下的二维图像来恢复三维图像信息。

2.基于激光的三维重建技术基于激光的三维重建技术是通过激光器照射物体，再根据激光返回的反射信息以及物体的表面构造信息生成三维模型。

该技术主要应用于复杂物体的三维建模，如工程建筑、文化遗产建筑的测量等领域。

3.基于声波的三维重建技术基于声波的三维重建技术是利用声波测距原理，通过声波的反射来构建物体的三维模型。

该技术主要应用于复杂环境下的三维建模，如地下管道、空气洞穴、矿井等地下管道的测量。

三、三维重建技术的主要应用1.建筑工程领域三维重建技术在建筑领域的应用主要体现在建筑设计、测量、维护与管理等环节。

比如，在建筑设计阶段，可以利用三维重建技术将建筑的图纸转化为三维模型，以便于从多个角度观察建筑的结构和效果。

在建筑测量和检修过程中，三维重建技术可以快速生成准确的三维模型，帮助工程人员更好地理解建筑结构，进而制定相应的维护和管理方案。

2.医疗领域三维重建技术在医疗领域的应用主要体现在医学影像处理方面。

比如，在颅骨、牙齿等结构复杂的医学影像处理中，可以利用三维重建技术对患者的病情进行精准的诊断，从而为医生制定更好的治疗方案提供有力的支持。

3.文化遗产保护与数字娱乐领域三维重建技术在文化遗产保护与数字娱乐领域的应用主要体现在文化遗产保护、文物修复和数字娱乐游戏等方面。

比如，三维重建技术可以利用扫描技术生成文物的三维模型，供文物修复工作者参考。

机器视觉中的三维重建技术

机器视觉中的三维重建技术机器视觉是一种利用计算机进行视觉探测、分析、处理和识别的科技领域。

在工业制造、无人车、智能家居等领域都有着广泛的应用。

其中三维重建技术是机器视觉中的一个关键领域，具有重要的实用价值。

一、三维重建技术的定义三维重建技术是指通过对物体或场景的多张二维图像进行模拟，利用计算机算法重构出三维模型或场景的一种技术。

基于三维重建技术，我们可以通过图片或视频的方式呈现三维模型，从而更加准确地理解和感知物体或场景的特征。

二、三维重建技术的应用三维重建技术有着广泛的应用，涵盖了多个行业领域。

在工业设计领域，工程师可以通过三维重建技术直接捕捉样机或原始原型，大幅缩短设计周期，降低生产成本。

在建筑设计领域，三维重建技术可以帮助建筑师更加精细地模拟设计效果，并通过仿真计算实现优化设计。

在医疗科技领域，三维重建技术可以通过计算机对患者的影像进行重建，从而实现无创、低风险的手术操作。

三、三维重建技术的实现方法目前，实现三维重建技术的方法主要包括了结构从运动方式和立体视觉技术两种方式。

1.结构从运动方式结构从运动方式通常使用多个摄像头固定在场景中，通过计算机算法来追踪摄像头与物体的运动轨迹，获得场景中物体的三维位置和姿态。

这种方式广泛应用于机器人学、虚拟现实等领域中。

2.立体视觉技术立体视觉技术主要针对单一摄像头情况下的三维重建问题。

通过对物体或场景进行不同角度拍摄，计算机算法可以根据两个或多个图像之间的区别，重建出物体或场景的三维模型。

这种方式现广泛应用于无人车、智能家居等领域。

四、三维重建技术面临的瓶颈目前，三维重建技术仍面临着一些挑战和瓶颈。

其中最主要的问题就是计算机算法复杂度过高，导致数据处理效率低下。

此外，高质量、高精度的三维重建也需要更载的硬件设备支持，这也是日后需要进一步发展的领域之一。

五、结语三维重建技术具有重要的实用价值，对于推进智能制造、智能医疗等领域的发展有着重要的促进作用。

虽然目前面临着一些困难和瓶颈，但是我们相信，随着计算机硬件和算法技术的不断发展，三维重建技术也会获得更大的突破和进步。

基于视觉的三维重建技术综述_佟帅

作为计算机视觉技术的一个重要分支，基于视觉的三维重建技术以 Marr 的视觉理论框架为基础，形成了多种理论方法。例如，根据摄像机数目的不同，可分为单目视觉法、双目视觉法、三目视觉或多目视觉法；根据原理的不同，又可分为基于区域的视觉方法、基于特征的视觉方法、基于模型的方法和基于规则的视觉方法等；根据获取数据的方式，可分为主动视觉法和被动视觉法等。
1. 3 纹理法
人类可以通过物体表面纹理在视网膜上投影感知物体的三维形状，因此视觉图像中纹理的梯度信息可以作为恢复物体形状及深度信息的线索。依据这一理论，可以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，即纹理恢复形状法（ shape from texture，SFT），也就是纹理法。
TONG Shuai，XU Xiao-gang，YI Cheng-tao，SHAO Cheng-yong
（ Dept． of Equipment System ＆ Automatization，Dalian Naval Academy，Dalian Liaoning 116018，China）
Abstract： As an developing technology，vision-based 3D reconstruction still got limitations in many aspects． Overviewed the main methods and relative study status of vision-based 3D reconstruction，and analyzed the advantages and disadvantages of these methods，hope to get a general understanding of this field and future indicate the study orientations in the future． Key words： vision-based 3D reconstruction； monocular vision； binocular vision； trinocular vision； overview

计算机视觉中的三维重建：探索三维重建技术在虚拟现实、增强现实与机器人导航中的应用

计算机视觉中的三维重建：探索三维重建技术在虚拟现实、增强现实与机器人导航中的应用摘要本文深入探讨了计算机视觉中的三维重建技术，重点关注其在虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和机器人导航领域的应用。

三维重建作为计算机视觉的核心任务之一，旨在从二维图像或视频中恢复真实世界的三维结构。

随着三维重建技术的不断发展，其在各个领域的应用日益广泛，为人们的生活和工作带来了诸多便利。

本文将回顾三维重建技术的发展历程，介绍主流的三维重建方法，并详细阐述其在VR、AR和机器人导航领域的应用现状与未来展望。

引言三维重建是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是从二维图像或视频中获取场景或物体的三维信息，并构建出相应的几何模型。

三维重建技术在众多领域具有广泛的应用价值，如虚拟现实、增强现实、机器人导航、文物保护、医学影像分析等。

近年来，随着深度学习技术的发展，三维重建技术取得了显著的进步，为相关领域的应用带来了新的机遇。

三维重建技术的发展历程早期的三维重建技术主要基于几何方法，如立体视觉、运动恢复结构（SfM）等。

这些方法通过分析多张图像之间的几何关系来恢复场景的三维结构。

然而，这些方法对图像质量和特征匹配的精度要求较高，且难以处理复杂的场景。

随着深度学习技术的兴起，基于学习的三维重建方法逐渐成为主流。

这些方法通过学习大量的图像数据，自动提取图像中的特征，并建立二维图像与三维结构之间的映射关系。

深度学习方法在三维重建任务中取得了显著的成果，能够处理复杂的场景和低质量的图像。

主流的三维重建方法目前，主流的三维重建方法主要包括以下几类：1. 基于深度学习的单目三维重建：该方法通过学习大量的单目图像数据，直接从单张图像中恢复场景的三维结构。

代表性的算法有MVSNet、NeuralRecon等。

2. 基于深度学习的双目/多目三维重建：该方法利用多张图像之间的视差信息，通过深度学习模型来估计场景的深度信息，从而重建出三维结构。

3. 基于RGB-D相机的三维重建：该方法利用RGB-D相机获取的彩色图像和深度图像，通过融合两种信息来重建场景的三维结构。

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摘
要：针对管道内表面腐蚀测量和三维可视化的特殊背景和实际需求，研究了基于双目视觉的管道内表面三维
重建方法．图像获取部分采用双目立体视觉系统，在机器视觉技术的理论基础上给出了相应的三维重建流程．采用
张正友平面标定法进行摄像机标定，采用ＢＰ神经网络对图像进行边缘检测，采用自适应ＳＩＦＴ匹配算法进行立体匹配，综合计算摄像机标定获取的参数与立体匹配获取的视差，最终实现了管道内表面局部图像的三维重建．
２０１７年６月
内蒙古科技大学学报
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＩｎｎｅｒＭｏｎｇｏｌｉａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
ＴｈｅｂｉｎｏｃｕｌａｒｃａｍｅｒａｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｗａｓｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｂｙＺｈａｎｇ￣ｃｌｉａｂｒａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｕｓｉｎｇＢＰｎｅｕｒｌａｎｅｔｗｏｒｋｏｒｆｉｍａｇｅｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ａｎｄａｄａｐｔｉｖｅＳＩＦＴａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓａｄｏｐｔｅｄｔｏｃｏｍｐｌｅｔｅｔｈｅｍａｔｃｈｉｎｇｏｆｓｔｅｒｅｏｉｍａｇｅｐａｉｓ．Ｔｒｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｂｔａｉｎｅｄｆｒｏｍｔｈｅｃａｍｅｒａｃｌｉａｂｒａ —
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（ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｃｈｏｏｌ，ＩｎｎｅｒＭｏｎｇｏｌｉａＵｎｉｖｅｓｒｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｙ，ｇＢａｏｔｏｕ０１４０１０，Ｃｈｉｎａ）
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Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｐｅｃｉｌａｂａｃｋｇｒｏｕｎｄａｎｄａｃｔｕａｌｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅｐｉｐｅｌｉｎｅｉｎｎｅｒｓｕｒｆａｃｅｃｏｒｒｏｓｉｏｎｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔａｎｄ３Ｄｖｉｓｕｌ－ａ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｂｉｎｏｃｕｌａｒｓｔｅｒｅｏｖｉｓｉｏｎ；ｐｉｐｅｌｉｎｅｉｎｎｅｒｓｕｒｆａｃｅ；ｉｍａｇｅａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ；ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｔｈｒｅｅ — ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｌａｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ
Ｊｕｎｅ，２０１６
Ｖｏ１．３６．Ｎｏ．２
第３６卷第２期
文章编号：２０９５—２２９５（２０１７）０２— ０１６７—０５
Байду номын сангаас
ＤＯＩ：１０．１６５５９／ｊ．ｃｎｋｉ．２０９５—２２９５．２０１７．０２．０１２
ｑｕｉｓｉｔｉｏｎｕｓｅｄｔｈｅｂｉｎｏｃｕｌａｒｓｔｅｒｅｏｖｉｓｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆ３Ｄｒｅｃｏｎｓｔｕｃｒｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎｔｈｅｏｒｙｗａｓｏｂｔａｉｎｅｄ．
基于机器视觉的管道内表面三维重建研究
李忠虎，张琳，闫俊红，王金明
（内蒙古科技大学信息工程学院，内蒙古包头０１４０１０）关键词：双目视觉；管道内表面；图像获取；图像处理；三维重建
中图分类号：ＴＰ３０２．７文献标识码：Ａ
Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎ３Ｄｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｉｎｎｅｒｓｕｒｆａｃｅ
ｏｆｐｉｐｅｌｉｎｅｂａｓｅｄｏｎｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎ