三维重建
三维重建技术在城市规划中的应用有哪些？
三维重建技术在城市规划中的应用有哪些？一、提供精确的地理信息数据三维重建技术能够通过高精度的测量和建模，提供城市规划所需的精确地理信息数据。
利用激光雷达扫描和卫星遥感技术，可以获取到城市区域的地形、建筑物、道路等各种地理要素的准确位置、空间分布和尺寸。
这些数据可以被用于规划师们进行城市规划、土地利用规划以及城市交通网络规划等工作。
通过三维重建技术，规划师们可以更加全面地了解城市的地貌、地势和各种地理特征，为城市规划提供科学依据。
二、辅助可视化决策三维重建技术的应用还可以帮助城市规划师们实现可视化决策。
利用三维模型，规划师们可以将理念和想法形象化地展现出来，让决策者们更直观地了解城市规划的效果和潜在问题。
通过虚拟现实技术，规划师们可以在虚拟环境中进行漫游和体验，模拟不同规划方案的视觉效果，以便更好地评估和决策。
这有助于降低规划决策的风险和误差，提高规划决策的科学性和合理性。
三、支持城市设计与改造三维重建技术在城市规划中也起到了重要的支持作用。
利用三维模型，城市设计师们可以更好地进行城市的设计与改造工作。
通过虚拟模型，设计师们可以对不同的城市设计方案进行比较和分析，找出最佳的设计方案。
同时，三维重建技术还可以模拟城市在不同时间尺度下的发展情况，帮助设计师们预测城市未来的发展趋势，为城市设计提供科学支持。
四、支持城市管理与应急响应三维重建技术在城市管理和应急响应中也有重要的应用。
利用三维模型，城市管理者们可以更好地进行城市资源的管理和优化。
通过对城市模型的分析，可以发现城市中的短板和潜在问题，并采取相应的措施加以改进。
此外，三维重建技术还可以用于城市的安全防范和应急响应。
通过建立真实的三维模型，城市管理者们可以更好地了解城市的安全风险，并在应急事件发生时迅速做出反应，提高城市的应急响应能力。
五、促进城市规划与智慧城市建设的融合三维重建技术的应用还可以促进城市规划与智慧城市建设的融合发展。
智慧城市建设倡导利用信息技术和通信技术来提升城市的管理和服务水平。
三维重建
三维重建主要目的：从图像出发，求出所有的Mi 摄像机标定：从图像出发，求出内参数K 摄像机定位或运动参数求解：从图像出发，求出运动参数
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• 三维重建
• 摄像机标定
• 摄像机运动参数的X确c 定 x
u
空间物体 Zc
v O1
y
图像坐标系
yw zw
MO
摄像机坐标系
Yc
xw
l
Im
o
e
l'
vLeabharlann a3 1 张量积曲面由两条曲线合成，可以认为是两曲线 的积：一条曲线以u为坐标，另一条以v为坐标．任 何平行于坐标轴的平面和张量积三次多项式曲面的 交线都是三次多项式曲线．
p(u, v) U T MV
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1.4 超二次曲面
• 具有参数的二次多项式，通过调整参数可以改变物体的形
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多边形网面数据结构
• 顶点坐标表示 各个平面表示为顶点三维坐标的集合 问题：顶点重复出现．
• 顶点序列表示 顶点按序编号，平面中顶点用编号表示 问题：边重复出现，且不能明显表示相邻平面的边界．
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• 多边形表表示
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多边形网面表例
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2.1 三角形面插值
1. 对于图像中一点（i,j），计算其图像平
面坐标：
m 1 xj j 2
yi
i
n 1 2
2.获得深度图中包含该点的三个非共线的点 3.计算三点所对应的平面 4.确定（i,j）在该平面上的深度值
三维重建十大品牌简介
自动化程度高：可以自动识别和重建各种类型的对象和场 景。
高精度：采用先进的算法和技术，能够实现高精度的三维 重建。
应用领域：汽车、航空航天、国 防、建筑、文化遗产等。
• 汽车行业：为多家汽车制造商 提供三维扫描和模型重建服务 ，用于产品设计、质量检测和 制造过程优化。
• 文化遗产：合作修复和维护世 界各地历史遗迹，为其提供三 维数据记录和可视化工具。
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品牌七：Trimble SketchUp 3D Wareho
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品牌五：FARO Scene 3D
公司简介
• FARO Scene 3D是一家总部位于美国的计算机视觉和3D技术公司，成立于1990年代。该公司以其在3D测量 、建模、渲染和可视化方面的专业技术和产品而闻名，是三维重建领域的知名企业之一。
产品线及特点
• FARO Scene 3D主要产品包括3D激光扫描仪、软件和配套的云服务。其软件 可以快速将3D激光扫描数据转化为高质量的3D模型，具有自动化、高效和高 精度的特点。此外，FARO Scene 3D还提供一系列的附加工具和服务，如渲 染、测量和分析工具等，以帮助用户更好地利用其3D数据。
产品线及特点
• Leica 3D的产品线涵盖了各种类型的3D测量设备，包括手 持式、桌面式、在线式等。其手持式设备采用非接触式激光 扫描技术，能够快速、准确地获取物体表面的三维数据。桌 面式设备则适用于小型的物体或场景，如文物、模具等。在 线式设备则用于生产线上的实时测量和质量控制。此外， Leica 3D还提供了一系列的后处理软件，可以对获取的三维 数据进行处理、分析和输出。
• NextEngine 3D Modeler： 专注于复杂三维模型重建和数 据可视化的软件平台，具备强 大的点云处理和三维建模功能 。
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。
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。
三维重建的原理及其应用
三维重建的原理及其应用1. 介绍在计算机视觉和图像处理领域，三维重建是指通过多个二维图像或者点云数据，将物体或场景恢复成三维模型的过程。
三维重建技术可以广泛应用于虚拟现实、医学影像、工业设计以及文化遗产保护等领域。
本文将介绍三维重建的原理和一些常见的应用。
2. 原理三维重建的原理可以分为以下几个步骤：2.1 图像获取三维重建的第一步是获取多个二维图像。
这些图像可以通过相机、扫描仪或者激光雷达等设备获得。
为了获得更好的重建结果，通常需要从不同角度拍摄物体或场景。
2.2 特征提取与匹配在图像获取后，需要对图像进行处理，提取图像中的特征点。
常见的特征点包括角点、边缘点、斑点等。
通过对不同图像的特征点进行匹配，可以确定它们在三维空间中的对应关系。
2.3 三维重建算法基于特征点的匹配关系，可以使用不同的三维重建算法来恢复物体或场景的三维模型。
常见的三维重建算法包括立体视觉、结构光和激光雷达等。
2.4 点云生成与三维模型重建在三维重建算法的基础上，可以生成三维点云数据。
点云是一组在三维空间中离散分布的点，每个点都有其在三维空间中的位置坐标。
通过对点云数据进行处理，可以生成物体或场景的三维模型。
3. 应用三维重建技术在许多领域都有广泛的应用，下面将介绍一些常见的应用。
3.1 虚拟现实三维重建可以提供真实的三维场景，为虚拟现实技术提供基础。
通过三维重建，可以创建逼真的虚拟环境，让用户可以沉浸其中，获得更加身临其境的体验。
3.2 医学影像在医学影像领域，三维重建可以用于生成人体器官的三维模型，如头部、颅骨、血管等。
这些三维模型可以帮助医生进行手术规划、病情分析和教学演示。
3.3 工业设计三维重建可以用于工业设计中的产品建模。
通过将真实物体进行三维重建，可以为设计师提供真实的物体模型，以便于进行设计和改进。
此外，对于零件缺陷检测和质量控制也有广泛应用。
3.4 文化遗产保护三维重建可以用于文化遗产的数字保护。
通过对古建筑、艺术品等进行三维重建，可以记录其精细的结构和细节，并提供基于虚拟现实的展示方式，保护文化遗产不受时间和环境的破坏。
数字几何处理中的三维建模和三维重建
数字几何处理中的三维建模和三维重建1. 引言数字几何处理（Digital Geometry Processing，DGP）是计算机科学和图形学中的一个重要分支，它主要关注几何模型的获取、表示、分析和处理。
在众多应用领域中，如计算机图形学、计算机视觉、CAD/CAM、虚拟现实等，三维建模和三维重建技术起着关键作用。
本文将介绍数字几何处理中的三维建模和三维重建的基本概念、方法及应用。
2. 三维建模2.1 基本概念三维建模是指使用数学方法描述和表示三维空间中的形状、结构和关系的过程。
它涉及到从现实世界中的物体或场景中提取几何信息，并利用这些信息创建一个三维数字模型。
三维建模技术为各种领域提供了强大的工具，如动画制作、游戏开发、建筑设计、医学可视化等。
2.2 方法与技术（1）多边形建模：多边形建模是三维建模中最常用的方法之一。
它通过连接顶点形成多边形面片来构建模型。
这种方法易于学习和使用，适用于创建各种复杂程度的模型。
（2）曲面建模：曲面建模主要基于数学方程来描述三维模型。
这类方法包括参数曲面、非参数曲面和自由形式曲面等。
曲面建模在创建光滑、复杂的模型方面具有优势。
（3）体素建模：体素建模是将三维空间划分为小立方体（体素）来表示模型。
这种方法主要用于医学成像领域，如三维医学影像重建。
（4）多边形与曲面结合建模：在实际应用中，多边形建模和曲面建模往往相互结合，以发挥两者的优势。
例如，在游戏开发中，可以使用多边形建模构建主体结构，然后使用曲面建模进行细节处理。
2.3 应用领域（1）计算机图形学：三维建模技术在动画、游戏、影视特效等领域具有广泛应用。
（2）计算机视觉：三维建模技术在景物重建、物体识别等领域具有重要意义。
（3）CAD/CAM：在工程设计、制造业中，三维建模技术用于产品设计、模具制造等环节。
（4）虚拟现实：三维建模技术为虚拟现实场景提供丰富的视觉体验。
3. 三维重建3.1 基本概念三维重建是指从二维图像或测量数据中恢复出三维几何结构的过程。
三维重建三角测量原理
三维重建三角测量原理1.引言1.1 概述概述部分的内容可以按照以下方向来写：引言部分可以对三维重建和三角测量的背景进行简要介绍，指出这两项技术在计算机视觉和图形学领域的重要性和应用广泛性。
首先，可以介绍三维重建的概念和定义。
三维重建是通过计算机技术将现实世界中的物体或场景转化为三维模型的过程。
它可以被应用于很多领域，如虚拟现实、增强现实、机器人导航以及文化遗产保护等。
其次，可以探讨三角测量原理在三维重建中的作用。
三角测量是一种基于三角形几何性质的测量方法，通过测量和计算角度、边长和高度等信息来推断物体的形状和位置。
在三维重建中，通过对目标物体的多个视角进行三角测量，可以获取更多的几何信息，从而构建出更精确的三维模型。
另外，可以介绍三维重建和三角测量的应用场景。
例如，三维重建可以用于建筑物和城市建模，以及文物和艺术品的数字化保护等。
三角测量的原理也被广泛应用于计算机视觉领域的物体识别、运动跟踪和姿态估计等任务中。
最后，可以指出本文下面将详细介绍三维重建原理和三角测量原理，并且探讨它们之间的关系和相互作用。
通过对这两项原理的深入理解，读者将能够更好地理解和应用三维重建技术。
1.2 文章结构文章结构:本篇文章主要分为三个部分：引言、正文和结论。
在引言部分，我将对三维重建三角测量原理进行概述，并介绍文章的结构和目的。
首先，我将简要介绍三维重建技术的基本原理，包括如何通过影像或点云数据还原一个物体的三维形状。
随后，我将详细探讨三角测量原理，它是实现三维重建的基本方法之一。
通过对三角测量原理的深入分析，我们可以更好地理解三维重建的过程和原理。
接下来是正文部分，我将分为两个小节详细介绍三维重建原理和三角测量原理。
在三维重建原理一节中，我将讨论通过不同的数据源（如图像、激光扫描等）获取三维信息的方法，并介绍相关的算法和技术。
在三角测量原理一节中，我将首先介绍三角测量的基本概念和原理，包括如何通过观测的角度和距离计算出目标物体的三维坐标。
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(3)剖视处理
剖视图 （Cutaway view 或者 Section view）剖视图主要用于表 达机件内部的结构形状，它是假想用一剖切面（平面或曲面）剖 开机件，将处在观察者和剖切面之间的部分移去，而将其余部分 向投影面上投射，这样得到的图形称为剖视图（简称剖视）。
全剖视图
剖视图
半剖视图
由二维视图重建三维形体对有效利用工程设计原始图 形、提高设计效率有着重要意义。 算法的基本思路：
提取二维视图中 的相关图元信息
将图元信息对应 匹配、提取、归 类、
转化为三维重建 的基础信息
画法几何基本体 素的投影规律 通过布尔运算构 造完整实体
三维实体重建算法
(1)视图划分
用视图进行三维重建之前，先进行视图划分处理，即按照机械制 图的规范将图纸划分成相应的主、左、俯三个视图区域，每个区 域对应一个视图。
实验结果
图像序列三维重建方法研究与实现
清华大学硕士论文 2014年6月
谢谢！
请各位老师批评指正
(2)视图定位
将三视图划分后，还要保证视图间位置的“对正”关系。因划分 后的三视图需作相应视图旋转处理，即将左、俯视图各白逆转90 度，使它们处于原空间位置。
由图2可知，当将主视图、左视图、俯视图各自拉伸一 YL, XL, ZL 后，需对三个拉伸体做布尔交运算，方可 得到三维实体模型。
布尔运算：数字符号化的逻辑推演法，包括联合、相 交、相减。在图形处理操作中引用了这种逻辑运算方 法以使简单的基本图形组合产生新的形体。并由二维 布尔运算发展到三维图形的布尔运算。
局部剖视图
基于剖视图的特征，结合DXF组码信息表，判断出全剖 和半剖视图，并对半剖视图作中心线两侧图元信息相 互镜像复原，对全剖视图添加适当辅助线处理。
(4)基元关系匹配 根据三视图的结构，提出在重建之前，先将三视图拆 分成各个基本的基元，然后按照基元来进行信息的搜 索提取和图元匹配，匹配结束之后，对三视图中的对 应基元进行三维重建操作。 将所有对应基元重建完成之后，对重建所得的所有基 体按照布尔运算进行操作，达到重新组合实体的目的， 即三维重建。 优点:这种方法既可降低重建实体的难度，又可减少重 建实体时的信息处理量，同时还提高了重建的效率和 成功率。
基于三视图的实体重建 技术研究
王新艳 2015年12月21日
二维视图中的几何信 息和拓扑信息
三维实体模型
摘要:以AutoCAD绘制的三视图及DXF格式的文件信息为 基础，提出并实现了一种由三视图重建三维实体的算 法。通过对三视图的规则处理，由计算机自动实现实 体重建，对三视图分别算即可反求出该视图所对应的三 维实体。
算法实现及实例
实验平台：利用Visual Basic 6.0提供的AutoCAD接口， 实现 Visual Basic 6.0 连接驱动 AutoCAD 软件，联合 Visual Basic 6.0和Visual Lisp语言开发出可视化的 实验平台。 在AutoCAD中对图形进行编辑操作的过程，实质上就是 对数据库进行修改的过程。AutoCAD数据库(简称AcDb) 是按一定结构组织的AutoCAD图形全部有关数据的集合。 存储在 AcDb 中的数据称为数据库对象 (AcDbObject) ， 它是一幅AutoCAD图形的基本组成部分，包括可见的几 何实体对象和不可见的非几何对象等。