基于图像的三维重建
基于多视角图像处理技术的三维重建方法研究
基于多视角图像处理技术的三维重建方法研究近年来，随着计算机硬件和软件的不断升级，三维重建技术得到了广泛应用。
而基于多视角图像处理的三维重建方法，是其中非常重要的一种技术。
本文旨在探讨多视角图像处理技术在三维重建中的应用和研究。
一、多视角图像处理技术简介多视角图像处理技术是计算机视觉中的一个重要分支，它主要涉及图像处理、计算机图形学等多个领域。
该技术以多个视角的图像为基础，通过匹配、融合、重建等过程，生成三维物体的表面、特征和纹理信息。
多视角图像处理技术的基本流程如下：1. 采集多视角图像：通过多个视角采集物体的不同角度图像，获得多组图像序列。
2. 图像匹配：通过特征点匹配或区域匹配等方法，将多组图像中相同位置的像素点进行匹配。
3. 立体重建：根据图像像素点的匹配关系，确定物体在三维坐标系中的位置和形状。
4. 纹理映射：将原始图像的纹理信息映射到三维重建物体上，使得三维模型更加真实。
多视角图像处理技术具有多角度、高精度、高效率等优点，可以应用于虚拟现实、数字娱乐、文化遗产保护、工业制造等多个领域。
二、多视角图像处理技术在三维重建中的应用与挑战多视角图像处理技术在三维重建中有着广泛的应用前景。
例如，可以通过多视角图像处理技术实现文物的数字化保护，建立三维模型，实现精细化的文物保护和研究；还可以通过该技术实现钢结构物体的三维重建，实现工业设计和制造的数字化协同等。
但是，多视角图像处理技术也存在一些挑战。
首先，图像匹配算法的精度和效率不足，直接影响三维重建的质量和效率。
其次，在图像采集过程中，由于光线、阴影等因素的影响，图像可能存在噪声和失真现象，从而影响了三维重建的准确性。
此外，对于一些非常大的物体，多视角图像处理技术还需要解决数据规模、存储、传输等问题。
三、多视角图像处理技术的发展趋势针对多视角图像处理技术在三维重建中的应用和挑战，未来其发展趋势主要有以下几点：1. 提高图像匹配算法的准确性和效率：采用特征点匹配、深度学习等新技术，提高图像匹配的准确性和效率，从而提高三维重建的质量和效率。
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。
基于切片图像的三维细胞重建研究
基于切片图像的三维细胞重建研究三维细胞重建是现代显微学和组织学领域中一个既困难又有挑战性的问题。
其涉及到从各种线路显微镜所拍摄的细胞切片图像中，还原出细胞形态、结构和功能三维信息的过程。
目前，基于切片图像的三维细胞重建已经成为学术界和产业界的研究热点。
在本文中，我们将介绍基于切片图像的三维细胞重建的研究进展以及现有的一些问题和挑战。
一、研究进展基于切片图像的三维细胞重建的研究始于20世纪80年代末期。
当时，T. Kurita等人曾采用了光学显微镜和计算机处理技术，对基于细胞水平的三维结构进行了初步重建。
但随着电镜和荧光显微镜技术的不断发展，基于切片图像的三维细胞重建开始吸引更多研究者的关注，技术也逐渐成熟。
如今，基于切片图像的三维细胞重建研究一般包括以下几步：1）对细胞切片图像进行图像预处理，包括图像去噪、滤波和增强等；2）对预处理后的图像进行细胞分割，目的是将细胞从背景中分离出来；3）对分割得到的单个细胞进行三维重建，建立细胞的三维结构；4）对细胞结构进行分析和表示，包括形态、尺寸、分布、构成等。
在以上步骤中，细胞分割技术是整个过程中最关键的一步。
细胞分割技术研究主要分为两类：基于阈值和基于机器学习。
基于阈值的分割方法需要在图像中选择一个阈值，使得图像中的细胞与背景能够被分割开来。
而基于机器学习的分割方法则需要训练数据和模型，利用训练好的模型对图像中的每个像素进行分类，从而达到分割的目的。
基于机器学习的方法在准确率和鲁棒性等方面具有优势，因此近年来越来越被广泛应用。
二、存在的问题和挑战尽管基于切片图像的三维细胞重建技术已经取得了不少进展，但仍然存在不少问题和挑战。
首先，由于各种因素的影响，图像预处理和细胞分割的效果往往不理想，需要人为干预或改进算法。
这就需要更高效和准确的算法来解决这一问题。
其次，现有的三维细胞重建方法大多是针对单个细胞进行的，但在实际情况下，细胞常常是互相织成一张网络，而这种网络的三维结构对于细胞功能和疾病研究等有着重要的作用。
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流程及实现
作者简介 ： 陈晓霞 （９ ４ 一 ， ， １８ ） 女 湖北孝感人 ， 硕士生 ， 研究方向 ： 虚拟现实技术 ，ｍ ｉ ｂ ｔ ｒｙ８５ ｉ ．ｏ ． Ｅ ａ ：ｕｅ ｌ １ ＠ｓ ａｃｒ ｌ ｔ ｆ０ ｎ ｎ
｝通讯作者：陈晓霞 ， ｍ ｉ ｂ ｔｒｙ８ ５ ｉａ ＣＡ Ｅ ａｌ ｕｔ ｆ０ １＠ｓ ．Ｏ Ｉ ： ｅｌ ｎ Ｔ
第２ ７卷 第 ４期 ２１ ０ ０年 ８月
贵州大学学报 （ 自然科学 版） Ｊｕｎ ｌ ｆ ｕｚｏ ｎｖｒ ｔ Ｎ ｔｒｌ ｃ ｎｅ） ｏｒａ ｏ ｉ ｕＵ ｉ ｓｙ（ ａ ａ Ｓｉ ｃｓ Ｇ ｈ ｅｉ ｕ ｅ
Ｖｏ．２ ．４ 】 ７ Ｎｏ
Ａｕｇ ２ ０ ． ０１
文章 编 号
定数 量 的摄像 头 ， 摄 场 景 中 的一 些 实 景 图像 ， 拍
经 过相 机标 定等 一 系列 工 作 求 出场 景 中 的点 与视
点 之 间的距离 。据 此 ， 以完 成机器 导航 及机器 拾 可
取 等工作 。
１ 三维 重 建 原 理及 流 程
基 于 图像 的重 建 技术 主要是 指 通 过手 持 相 机
围绕重建的对象拍摄一组 图像 序列 ， 利用相关技
收 稿 日期 ： ００— ４— ２ ２ １ ０ ２
基金项 目： 国家教育部春晖计划重点资助项 目（ ２ ０ — — ２ ） 贵州省省 长基金 （ Ｚ０ ４ １ ５０ ； 黔省专合字 （ ０ ７ １ ２ ０ ） ４号） 贵州大 学研究生创新 基金 ；
介 绍 了点云 获取 的关键技 术 ， 最后 给 出三维 重建 实验 结果 。
关键 词 ： 于 图像 ； 维重 建 ； 基 三 三维 点云 ； 重建 流程 中图分类 号 ： Ｐ ９ Ｔ３１ 文献 标 识码 ： Ａ
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。
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，三维重建技术正以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式。
从电影特效到医疗诊断，从工业设计到城市规划，三维重建技术的应用领域越来越广泛，其重要性也日益凸显。
三维重建技术是指通过各种手段获取物体或场景的几何形状、表面纹理等信息，并将其转化为计算机可处理的三维模型的过程。
目前，常见的三维重建技术方法主要包括基于图像的重建、基于激光扫描的重建以及基于深度相机的重建等。
基于图像的三维重建技术是一种较为常见且成本较低的方法。
它通常利用多幅从不同角度拍摄的图像来计算物体的三维信息。
通过特征点匹配、相机位姿估计等算法，可以重建出物体的大致形状。
然而，这种方法在处理复杂场景和细节丰富的物体时，可能会出现精度不够高、重建结果不够完整等问题。
基于激光扫描的三维重建技术则具有较高的精度和准确性。
通过向物体发射激光束，并测量激光束的反射时间和角度，可以精确地获取物体表面的三维坐标。
这种方法在工业测量、文物保护等领域得到了广泛应用。
但激光扫描设备通常较为昂贵，且操作复杂，对使用环境也有一定要求。
基于深度相机的三维重建技术是近年来发展迅速的一种方法。
深度相机能够直接获取物体的深度信息，结合彩色图像，可以快速重建出物体的三维模型。
不过，深度相机的测量范围和精度在一定程度上受到限制。
在应用方面，三维重建技术在医疗领域发挥着重要作用。
医生可以通过对患者器官的三维重建，更直观地了解病变部位的结构和形态，从而制定更精准的治疗方案。
在口腔医学中，三维重建技术可以帮助制作更贴合患者口腔结构的假牙和正畸器具。
在工业设计领域，三维重建技术让设计师能够快速获取实物的三维模型，并在此基础上进行创新设计和优化改进。
这不仅提高了设计效率，还降低了研发成本。
在影视娱乐行业，三维重建技术为电影和游戏带来了更加逼真的视觉效果。
通过对演员和场景的三维重建，可以创造出令人惊叹的特效和虚拟场景。
然而，三维重建技术目前仍面临一些挑战。
基于双目视觉的三维重建
表面几何重建
点云模型
可见外壳
纹
理
映 射
三维模型
2.1摄像机标定
2.1.1定义与几何意义 (1)定义：从摄像机获取的图像信息出发，计算三维空间中物体的几何 信息，并由此重建和识别物体，而空间物体表面某点的三维几何位置与 其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的， 这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多数条件下，这些参数必须通 过实验与计算才能得到，这个过程被称为摄像机定标(或称为标定)。
用旋转矩阵R与平移矩阵t来描述。因此，空间中某一点P在世界坐标系与
摄像机坐标系下的齐次坐标如果分别是 在如下(关X系c ,Y：c , Zc )T
(与X ,Y , Z )T ，于是存
(5)几何意义
由以上推导的公式
u 1/ dx
v
0
1 0
0 1/ dy
0
u0 x
v0
y
1 1
xu f
我们可以计算出模型上的每一个三维点在各幅图像上所对应的象素。 经过一些处理（面片可见性判断、加权平均），就获得了所有三维模
型在纹理图上对应的纹理信息，也就台成了模型的最终纹理图像。在进行 绘制的时候只需通过新合成的纹理图对模型进行映射，就能正确的显示出 三维重建的最终结果。
纹理映射最终结果展示：
3、三维重建效果及应用
2.1.2摄像机标定方法
由2.1.1中的推导，有图像像素坐标系
M
和世界坐标系的关系:
zc
u v 1
P
xw
yw
zw
1
从公式上看，若求矩阵P，则应同时知
M1 M2
道空间中若干M点的坐标以及图像上对应点M1、M2
的坐标。
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极点被移到了 无穷远点 极线束变成了 一组平行直线
极线和图像坐 标系的横轴平 行
使得水平方向 的图像畸变最 小化
匹配 计算视差
基于窗口的灰度匹配 基于窗口的稀疏点匹配 基于窗口的稠密点匹配
匹配 计算视差
基于窗口的灰度匹配原则
1 4 6
2 7
3 5 8
v1T v2 cos θ = || v1 |||| v2 ||
点云拼接
3-5 点云拼接
① 三维坐标变换 ② 拼接原理 ③ 拼接步骤 ④ 拼接实例
点云拼接
点云拼接
① 三维坐标变换
a1 1 a A = 21 a 31 a 41 a1 2 a 22 a 32 a 42 a1 3 a 23 a33 a 43 a1 4 a 24 a 34 a 44
表示三维图像的坐标变换
a11 R = a21 a 31
a12 a22 a32
a13 a23 a33
产生比例、旋转、 错切等几何变换 产生平移变换
T =[a41 a42 a43]
点云拼接
② 拼接原理
点云拼接
o2 x2 y2 z2
o1 x1 y1 z1
实现
P1与 P2的拼接 与 的拼接
2-3 重建软件
① 3DmeNow
② Canoma
③ PhotoModeler和 和 PhotoModeler Scanner
④ ImageModeler
三维重建的四种主要方式： 三维重建的四种主要方式：
1 2 3 4 基于图像 使用探针或激光读数器逐点获取数据 三维物体的断层扫面 光学三维扫描仪
基于图像重建流程
图像匹配1 图像匹配 摄像机标定 图像校正
点云对齐， 点云对齐， 拼接
空间点的获取
匹配2， 匹配 ，计算视差
曲面重构
纹理贴图
图像校正
黄色： 黄色：任意位置 绿色： 绿色：平行位置
图像校正
① 图像校正的目的
相机任意位置 图像未校正 相机平行 校正图像
极线不平行 极线平行 极线交于极点 极点无穷远
图像经过校正后可以看成是两台光轴互相平行的摄像 机的成像
p1 = (u1 v1 1)T
p2 = (u2 v1 1)
T
经过校正后图像上的俩个对应点 空间点P在摄像机 和 坐 空间点 在摄像机C1和C2坐 在摄像机 标系下的坐标， 为基线 标系下的坐标，b为基线
P = ( X −b Y Z 1)T
P = ( X Y Z 1)T 图像点和三维空间点的映射关系可以得到： 图像点和三维空间点的映射关系可以得到： u1b v1b bf x= y= z = d d d
T T T
如果知道了R和T 的值，就可以将坐标系 o2 x2 y2 z 2 进行旋转和平移，转化为 o1 x1 y1 z1 坐标系。这样就 能将各块测量的数据转换到同一个坐标系，实现 拼接任务了。
点云拼接
拼接步骤： ③ 拼接步骤：
多视角点云数据的拼接方法可以分为两 步。 1 首先利用离散的特征进行匹配的方法实现 粗配准 2 再使用迭代最近点算法 再使用迭代最近点算法(ICP)算法进行精 算法进行精 确配准
d = x2 − x1
1 2 3 4 p 5 6 7 8
匹配 计算视差
左图中所有匹配点 最大视差为a 最大视差为 最小视差为b 最小视差为 匹配点p的视差为 的视差为d 匹配点 的视差为 视差图中p点的灰度值为 视差图中 点的灰度值为 255*|d-b|/|a-b|
匹配 计算视差
3-4 空间点的获取
P1中提取一个子 {mi | mi ∈ Pi , i = 1, 2,...., N } 中提取一个子 集 {mi ' | mi ' ∈ Pi , i = 1, 2,...., N } 在数据点集P2 中有一子集 在数据点集 与P1中点一一对应 中点一一对应 通过这俩个子集求解R和 通过这俩个子集求解 和T
根据三维物体的断层扫面，得到二维图像 根据三维物体的断层扫面， 轮廓，进行相邻轮廓的连接和三角化， 轮廓，进行相邻轮廓的连接和三角化，得到 物体表面形状。 物体表面形状。
应用硬件光学三维扫描仪获得物体的点云数据， 应用硬件光学三维扫描仪获得物体的点云数据， 进行重建获得物体的整体表面信息。 进行重建获得物体的整体表面信息。
曲面重构
Delaunay三角剖分 三角剖分
Delaunay边：假设E中的一条边 （两个端点 边 假设 中的一条边 中的一条边e（ ），e若满足下列条件 为a,b）， 若满足下列条件，则称之为 ）， 若满足下列条件，则称之为Delaunay 存在一个圆经过a,b两点 圆内(注意是圆内 两点， 注意是圆内， 边：存在一个圆经过 两点，圆内 注意是圆内， 圆上最多三点共圆)不含点集 中任何其他的点， 不含点集V中任何其他的点 圆上最多三点共圆 不含点集 中任何其他的点， 这一特性又称空圆特性。 这一特性又称空圆特性。 Delaunay三角剖分：如果点集 的一个三角剖 三角剖分： 三角剖分 如果点集V的一个三角剖 只包含Delaunay边，那么该三角剖分称为 分T只包含 只包含 边 Delaunay三角剖分。 三角剖分。 三角剖分
i-dong地鼠 地鼠
1997年，Paul Debevec利用图像重建技术，成功 年 利用图像重建技术， 利用图像重建技术 地出品了电影短片《 地出品了电影短片《the Campanile》。 》
1-3 文化遗产的保存
对文物进行三维重建操作， 对文物进行三维重建操作，以便获取文物精准的几何 和色彩信息。 和色彩信息。
一、定义 二、性质 三、算法分类
曲面重构
定义
三角剖分：假设 是二维实数域上的有限点集 是二维实数域上的有限点集， 三角剖分：假设V是二维实数域上的有限点集， 是由点集中的点作为端点构成的封闭线段, 边e是由点集中的点作为端点构成的封闭线段 E 是由点集中的点作为端点构成的封闭线段 的集合。 的一个三角剖分T=(V,E) 为e的集合。那么该点集 的一个三角剖分 的集合 那么该点集V的一个三角剖分 是一个平面图G，该平面图满足条件： 是一个平面图 ，该平面图满足条件： 1.除了端点，平面图中的边不包含点集中的任 除了端点， 除了端点 何点。 何点。 2.没有相交边。 没有相交边。 没有相交边 3.平面图中所有的面都是 平面图中所有的面都是 三角面，且所有三角面的合集是散点集V的凸 三角面，且所有三角面的合集是散点集 的凸 包。
点云拼接
曲面重构
散乱点集的曲面三角剖分
平面投影法三角剖分
空间直接剖分
最小权三角剖分
Delaunay三角剖分 约束delaunay三角剖分
α-shape算法 Voronoi图算法
三 角 网 格 生 长 法
分 逐 点 插 入 法 治 算 Hoppe算法 法 Choi算法
曲面重构
Delaunay三角剖分 三角剖分
2-2 国内研究现状
提出了， ① 北京交通大学 袁保宗 提出了，由真实世界到计算机 虚拟世界的转换问题。 虚拟世界的转换问题。 设计了， ② 浙江大学 刘刚 设计了，一个能绘制出几何模型和表 面纹理的真实场景交互建模系统。 面纹理的真实场景交互建模系统。 中科院自动化研究所，开发的CVSuite，能利用立体 ③ 中科院自动化研究所，开发的 ， 视觉进行三维重建。 视觉进行三维重建。 提出了一种基于构建Visual Hull，求 ④上海交大 马利庄 提出了一种基于构建 ， 取物体形状及表面反射属性的方法。 取物体形状及表面反射属性的方法。
图像校正
则由式（1a)可以得到如下等式
p2 F p1 = 0
T
将式（1a)和式（1b)代入得
p2T U 2T FU1 p1 = 0
由式（2）可得
F = U 2 FU1 = U 2 [e] X U1
T T
图像校正
F = U 2T FU1 = U 2T [e]X U1
只要知道了基础矩阵F，就可以从上式中分解出变 换矩阵 U1 和 U 2 ，从而实现图像的校正。
基于图像的重建方式，应用范围广泛， 基于图像的重建方式，应用范围广泛，精 度比较低。 度比较低。
使用探针或激光读数器逐点获取数据， 使用探针或激光读数器逐点获取数据，进行整体 三角化，此类方法测量精确，但速度很慢， 三角化，此类方法测量精确，但速度很慢，难以在 短时间内获得大量数据。 短时间内获得大量数据。
图像校正
设 U1 为
u1T a1 a2 a3 T U1 =U = u2 = b1 b2 b3 u3T c1 c2 1
分解为如下形式： 将U分解为如下形式： 分解为如下形式
U = U sU rU p
1 Up = 0 c a 0 1 cb 0 0 1
河南省新乡 市辉县村舍 重建图
龙形纹理门框的局部重建图
新疆米兰古城三维重建图
2-1 国外研究现状
① Paul E.Debevec——参数几何体表示初始模型 参数几何体表示初始模型 M.Seitz——颜色不变量 颜色不变量、 ② Steven M.Seitz——颜色不变量、顺序可见性规 则重建场景模型 三维重建系统PhotoBuilder ③ Roberto cipolla——三维重建系统 三维重建系统
主 讲 人： 原 飞
机器视觉/空间测量组 机器视觉/
ห้องสมุดไป่ตู้
基于图像的三维重建
一、 应用背景 二、 研究现状 三、 重建流程
1-1 制造业与逆向工程
1-2 影视与娱乐
数字化三维模型，能够给电影和视频游戏提供丰富素材。 数字化三维模型，能够给电影和视频游戏提供丰富素材。
22届国际体博会上，由 届国际体博会上， 届国际体博会上 深圳泰山在线科技公司 研发的首款三维体感互 动游戏—— 动游戏