一种基于面片的三维重建算法
vtkmarchingcubes 原理
vtkmarchingcubes 原理vtkMarchingCubes是一种基于Marching Cubes算法的体数据表面重建方法，用于将离散的三维体数据转换为连续的三维表面模型。
Marching Cubes算法是一种将等值面从三维体数据中提取出来的方法，它将三维体数据划分为一系列的小立方体单元，并根据每个小立方体单元内部的数值情况来确定等值面在该单元内的位置和形状。
vtkMarchingCubes的原理如下：
1. 将三维体数据划分为一系列的小立方体单元。
每个小立方体单元由八个顶点和对应的标量值组成。
2. 对于每个小立方体单元，根据其八个顶点的标量值与等值面的关系，确定等值面在该单元内的位置和形状。
3. 根据等值面在每个小立方体单元内的位置和形状，构建三角面片。
对于每个小立方体单元，根据等值面与六个面的交点，生成相应的三角面片。
4. 将所有的三角面片连接在一起，构建出连续的三维表面模型。
vtkMarchingCubes算法可以应用于各种三维体数据的表面重建，例如医学图像中的器官表面提取、地质数据中的地质构造表面提取等。
它在可视化、仿真、建模等领域有广泛的应用。
基于多视图像点云的建筑物屋顶分割算法研究
建筑物是一种可用于估算能源[1]需求、生活、城市人口和财产税的基本GIS 数据。
基于机载点云的建筑物三维建模，主要是以建筑物屋顶为基础进行几何模型绘制[2]；同时建筑物屋顶识别作为屋顶轮廓线生成的关键一步[3]，在“乡村振兴”的时代背景下，对农村地籍调查工作大有裨益。
全自动建筑物屋顶识别算法将有助于解决传统人工方法从海量点云中提取建筑物屋顶成本高、耗时长的问题。
基于低空无人机获取的多视倾斜图像经过计算机视觉技术处理后，可得到多视图像MVS 点云[4]。
相较于机载激光雷达技术，倾斜摄影技术具有速度快、成本低、风险小等优点，且MVS 点云不仅包含地物详细的三维信息，还包含纹理信息和光谱信息，因此MVS 点云后处理技术是未来研究的趋势[5]。
鉴于此，研究基于MVS 点云的全自动建筑物屋顶识别技术十分必要。
通过查阅大量文献可知，现存的点云后处理技术主要针对激光点云。
在机载激光点云后处理算法中，从点云中提取建筑物屋顶主要包括建筑物识别和屋顶面片提取[6]两步。
建筑识别通常包括“自下而上”和“自上而下”两种思路，“自下而上”即分别过滤地面、植被等非建筑点，最后得到建筑[7]；而“自上而下”则是直接从点云中识别建筑[8]；通常来说，“自下而上”的方式更流行。
从点云中识别地面的算法[9-11]有很多，如ZHANG K [9]等提出的渐进形态学滤波，ZHANG W M [11]等提出的布料滤波，这些算法都能取得很好的效果，算法的难点是如何对建筑和植被点进行分类。
针对植被识别算法，研究主要集中在LiDAR 点云，但这些方法往往都有使用场景的限制。
部分学者基于多视图像点云的建筑物屋顶分割算法研究陈鑫祥1，蒲冰鑫2*，俞建1，王瑞胜3，钟若飞2（1.广东省国土资源技术中心，广东广州510098；2.首都师范大学资源环境与旅游学院，北京100048；3.广州大学地理科学学院，广东广州510006）摘要：建筑物屋顶不仅能作为基于点云的城市三维重建的重要参考依据，而且能用于房屋地籍测量。
表面重建的几种方法
表面重建的几种方法一、引言表面重建是计算机视觉领域中的一个重要问题，它涉及到从图像或点云数据中重建出物体表面的三维模型。
在实际应用中，表面重建被广泛应用于工业设计、医学图像处理、虚拟现实等领域。
本文将介绍几种常见的表面重建方法，并对其优缺点进行分析。
二、基于点云的表面重建方法1. Poisson算法Poisson算法是一种基于点云的无网格方法，它通过求解拉普拉斯方程来估计物体表面法向量，并利用这些法向量构造出一个光滑的三角网格模型。
Poisson算法具有较高的精度和鲁棒性，在处理噪声较少的点云数据时效果比较好。
2. Moving Least Squares(MLS)算法MLS算法是一种基于局部最小二乘拟合的方法，它通过对每个点周围的邻域进行最小二乘拟合来估计物体表面，并根据邻域内点的密度来控制拟合曲率。
MLS算法具有较高的灵活性和鲁棒性，在处理噪声较多或曲率变化大的点云数据时效果比较好。
三、基于图像的表面重建方法1. Structure from Motion(SfM)算法SfM算法是一种基于多视图几何的方法，它利用多张图像中的特征点来计算相机位姿和三维点云，然后通过三角测量和光束法平差来重建物体表面。
SfM算法具有较高的精度和鲁棒性，在处理多视角图像时效果比较好。
2. Shape from Shading(SfS)算法SfS算法是一种基于单张图像的方法，它利用光照信息来推断物体表面的形状。
SfS算法通过求解反问题来估计物体表面法向量，并根据法向量和光照信息推断出物体表面。
SfS算法具有较高的精度和鲁棒性，在处理光照变化较小或物体表面光滑的图像时效果比较好。
四、基于深度学习的表面重建方法1. PointNet++网络PointNet++网络是一种基于深度学习的无网格方法，它利用卷积神经网络对点云数据进行特征提取，并根据特征进行点云分割和分类。
PointNet++网络具有较高的精度和鲁棒性，在处理大规模点云数据时效果比较好。
一种自动的非封闭曲面三维重建方法
一种自动的非封闭曲面三维重建方法温佩芝;宁如花;吴晓军;黄锦芳【摘要】To realize the non-closed surface reconstruction accurately, a threshold segmentation algorithm based on triangle perimeter which could be used to remove the enclosed spurious surface was proposed. The sampling points were selected from triangle perimeter, and the threshold was calculated automatically by comparing the Enclidean distance between sample points and input points. Thus the non-closed surface was obtained by threshold segmentation from enclosed surface. The experiments results showed that the proposed method had low complexity, high efficiency, and strong robustness. Moreover, it could remove the spurious surface but not affect the precision of original surface.%为了精确实现非封闭曲面的三维重建,提出一种基于曲面三角面片周长的阈值分割方法,首先计算泊松算法生成曲面的三角面片周长选取采样点,然后通过比较样本点与原始输入点之间的欧氏距离自动计算阈值对生成曲面进行分割.实验结果表明,该算法能准确有效地去除伪封闭曲面而不影响原生成曲面的精度,且算法复杂度低、时间效率高、鲁棒性强.【期刊名称】《计算机集成制造系统》【年(卷),期】2013(019)004【总页数】7页(P680-686)【关键词】泊松算法;三角面片;阈值;伪曲面;曲面分割【作者】温佩芝;宁如花;吴晓军;黄锦芳【作者单位】桂林电子科技大学计算机科学与工程学院,广西桂林541004【正文语种】中文【中图分类】TP390 引言随着三维扫描技术的日益发展，三维点云模型已大量应用于逆向工程［1－2］、计算机辅助设计（Computer Aided Design，CAD）［3］、机械制造、医学影像、虚拟现实和动漫等领域。
切片式三维重构的原理
切片式三维重构的原理三维重构是计算机视觉、图像处理和计算机图形学领域中的一个重要研究方向。
它涉及到从一系列二维图像或点云数据中重建出三维场景的几何结构和纹理信息。
其中，切片式三维重构是一种常见的方法，其原理基于对三维场景的不同切片进行分析和重建。
切片式三维重构的核心思想是将三维场景从不同视角拍摄得到的二维图像或点云数据，按照一定顺序进行切片，然后分析每个切片并根据其特征进行三维重建。
具体而言，切片式三维重构包括以下几个步骤：第一步，图像获取和预处理。
通过摄像机或激光扫描器等设备获取一系列二维图像或点云数据，并对其进行去噪、纠偏等预处理工作，以提高后续重建的准确性和稳定性。
第二步，相机标定和对齐。
对于二维图像，需要进行相机标定以确定其内外参数，然后对齐各个视角的图像，使其在同一个坐标系统下进行重建。
对于点云数据，需要进行点云对齐，以确保各个切片对应的点云在同一坐标系统下进行处理。
第三步，切片选择和分析。
在这个步骤中，根据需求选择适当数量和精度的切片，并对每个切片进行分析和处理。
具体分析方法包括特征提取、图像配准、点云配准等。
通过分析每个切片的特征和关系，可以得到场景的几何结构和纹理信息。
第四步，三维重建和表面重构。
根据切片的分析结果，可以进行三维重建和表面重构工作。
其中，三维重建可以根据切片中的特征点或处理后的点云数据，通过三角剖分、体素填充等方法，生成三维场景的几何结构。
表面重构则可以通过融合切片的纹理信息，生成真实场景的表面模型。
第五步，优化和修正。
在得到初步的三维重建结果后，可以进行优化和修正工作，以提高重建的精度和完整性。
优化方法包括图像拼接、点云融合、去除误差等。
对于表面模型，还可以进行网格重构、去噪等操作，以获得最终的三维重建结果。
切片式三维重构的原理非常灵活，适用于各种不同场景的三维重建需求。
它可以克服单一视角无法获取完整信息的局限性，有效提高重建的准确性和稳定性。
同时，切片式三维重构还可以通过调整切片的数量和精度，灵活平衡重建的效率和精度。
骨科医学图像处理中的3D重建与可视化技术
骨科医学图像处理中的3D重建与可视化技术一、引言随着科技的发展和医学影像技术的进步，骨科医学图像处理中的3D重建与可视化技术在临床应用中扮演着重要的角色。
本文将介绍骨科医学图像处理中的3D重建与可视化技术的原理、方法和应用。
二、3D重建技术1. 原理骨科医学图像的3D重建是通过从连续切片的二维图像中提取重要的解剖结构信息，利用计算机算法将其恢复为具有三维几何形状的模型。
常用的3D重建方法包括体素化方法、表面重建方法和体数据压缩方法。
2. 方法体素化方法是将每个图像切片视为一个体素，然后通过体素之间的连接关系构建三维模型。
表面重建方法是基于体素化方法的结果，通过提取每个体素边界上的点云数据，并使用计算机图形学算法将其连接为三角面片，从而构建出表面模型。
而体数据压缩方法则是通过对每个图像切片上的数据进行压缩和优化，以减少存储和计算量。
3. 应用骨科医学图像的3D重建在骨折和关节置换手术等领域中有着广泛的应用。
通过重建出骨折部位的三维模型，医生可以更直观地了解骨折的类型、位置和复杂性，从而制定更合理的治疗方案。
在关节置换手术中，3D重建可以帮助医生进行术前规划，确定适合的假体尺寸和位置，提高手术的准确性和成功率。
三、可视化技术1. 原理可视化技术是通过将三维模型以可视化的方式呈现给医生和患者，实现对骨科医学图像信息的直观理解和分析。
可视化技术主要包括体绘制、表面绘制和混合绘制等方法。
2. 方法体绘制方法是将三维骨骼模型进行体渲染，使得骨骼的内部结构和密度变化可以清晰地展示出来。
表面绘制方法则是通过将三维表面模型映射为二维图像，呈现出骨骼的外形特征，以及组织和骨折部位的分布情况。
混合绘制方法是将体绘制和表面绘制相结合，使得医生可以同时观察到骨骼的内部和外部结构。
3. 应用可视化技术在骨科医学图像处理中的应用非常广泛。
通过对骨折部位进行三维可视化，医生可以更全面地了解骨折的复杂程度和愈合状况，以及与周围组织的关系。
基于深度图像三维重建中三角面片划分算法研究
分类号：TP391 单位代码：10110学号：s********中 北 大 学硕 士 学 位 论 文基于深度图像的三维重建中三角面片划分算法的研究硕士研究生 高一宁指导教师 韩燮 教授学科专业 计算机应用技术2011年 5 月 20日图书分类号_________TP391____________________ 密级__ 非密 ___UDC________________________________________________________________硕 士 学 位 论 文基于深度图像的三维重建中三角面片划分算法的研究高一宁指导教师（姓名、职称） 韩燮 教授申请学位级别 工学硕士专业名称 计算机应用技术论文提交日期_______________________年______月______日_______________论文答辩日期_______________________年______月______日_______________学位授予日期_______________________年______月______日_______________论文评阅人__________________________________________________________答辩委员会主席______________________________________________________2011年 5 月 20 日原 创 性 声 明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究所取得的成果。
除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。
对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本声明的法律责任由本人承担。
论文作者签名： 日期：关于学位论文使用权的说明本人完全了解中北大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容（保密学位论文在解密后遵守此规定）。
露天矿边坡影像三维重建技术
露天矿边坡影像三维重建技术刘军;王鹤;李峰;刘小阳【摘要】针对边坡稳定性评价研究的需要，提出了一种基于影像的露天矿边坡全自动三维重建方法。
该方法利用普通数码相机获取露天矿边坡序列影像，基于运动恢复结构( SfM)和多视图立体视觉( MVS)算法，生成了稠密三维点云；通过构建不规则三角网和纹理映射，制作了边坡数字表面模型。
试验结果表明：重建模型可全面表达露天矿边坡整体形态和局部细节特征，为有效评价边坡稳定性提供了科学依据；该技术具有成本低、高效、全自动等特点，非常适合存在潜在隐患的露天矿边坡动态变形监测。
%To meet the demand of slope stability evaluation,a fully automated 3D reconstruction approach of open-pit slope from images was put forward. Open-pit slope sequence images were first collected with a consumer-grade camera. And then,dense 3D point clouds were generated by integrating structure from motion ( SfM) and multi-view stereo ( MVS) algo-rithms. Finally,high-resolution digital surface models of open-pit slope were made by constructing the triangular irregular net-work and texture mapping. The experiment showed that the overall form and local characteristics of open-pit slope can be accu-rately expressed through reconstructed model, which can provide powerful support for the correct analysis and evaluation of slope stability. The presented technology has the features of low cost,high efficiency,full automation,and it is especially suit-able for dynamic deformation monitoring of the open-pit slope in potential risk.【期刊名称】《金属矿山》【年(卷),期】2015(000)004【总页数】3页(P259-261)【关键词】露天矿;边坡;运动恢复结构;多视图立体视觉;三维重建【作者】刘军;王鹤;李峰;刘小阳【作者单位】防灾科技学院防灾工程系，河北燕郊101601;防灾科技学院地震科学系，河北燕郊101601;防灾科技学院防灾工程系，河北燕郊101601;防灾科技学院防灾工程系，河北燕郊101601【正文语种】中文【中图分类】TD672伴随露天采矿深度和边坡角度的不断增大，边坡的稳定性问题会给矿山的安全生产带来隐患。
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第 ３ 卷 第 ｌ ８ ４期
Ｖ０ －８ ｌ３
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机
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２１ ０ ２年 ７月
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文章编号：１ｏ＿ ４８ ０ ）—ｏ ９＿４ 文献 ００－ ２（ １ １ ＿ｌ －ｏ －３ ２ ２ ４ ＿９＿ 标识码：Ａ
中田分类 Ｔ９１３ 号； Ｐ１７ ．
பைடு நூலகம்种 基 于 面 片 的三 维 重建 算 法
岳立廷 ，于 明 ，于 洋 ，阎 刚 ，薛翠红
（ 河北工业大学计算机科学与软件学 院，天津 ３ ０ ０ ） ０４ １
摘
要 ：传统基于面片 的多视角立体视觉算法在扩展 面片 时缺少空间几何约束 ，导致 Ｐ ｉ ｏ ｏｓ ｓ ｎ表 面重建 时生成错误顶点 。为此 ，提出一种
ａｏ ｎ ｈ ｘ ａ ｄｎ ｎ ｔｈ ａ ｉ ， ｅｅｔ ｔｅｏｔｅ ｅ ｉｅ ｆ ｉ ｇｅｍｅｈ ｓａｃｒｉｇ ｔ ｋＮｅ ｅｔ ｉｈ ｏ（Ｎ ａ ｄｒｍｏ ｅ ｒｕ ｄｔｅｅｐ ｎ ｉｇｏ ｅａ ｅｓｍｅｔ ｔ ｍｅ ｄ ｔ ｓ ｈ ｕｌ ｒｖｒｃ ｓｏ ａ ｌ ｓｅ ｃ ｏｄｎ ｏ ａ ｓ Ｎｅｇ ｂ ｒ Ｎ） ｎ ｅ ｖ ｓ ｃ ｉ ｔ ｒ ｔ ｎ ｒ ｋ
ｄｅｅ ｔ ｎ ｔｃｉ ｏ
ＤＯＩ １ ．９ ９ ．ｓ．０ ０３ ２ ．０ ２１．６ ： ０３ ６ ／ｉ ｎ１０ —４ ８２ １．４０ ０ ｊｓ
１ 概 述
多视角三维重建技术是研 究如何通过物体 的二维信息 来
获取物 体在空 间中的三维信息 ，最终得到物体 的空间三维模 型。 目前对 于三维重建算法 的研究 已经有许 多学者和研究人 员做 了大量的工作 ，按算法所基于 的物体模型 ，可 归纳为如 下方法 ： 基于体像素 的算法 ｌ ， 算法 需要 先知道一个包含 １ 该 Ｊ 场景 的边界 范围 ，并且其精度受体像素 网格分辨率 的限制 ； 基于可变形 多边 形网格 的算法 Ｊ该算法要求一个好 的初始 ，
３ Ｒ ｅ ｏ ｔ ｕｃ ｉ ｎＡ ｌ ｏ ｉｈｍ ｓ ｄ ０ ｃ ｔ Ｄ ｃ ｎｓ ｒ ｔｏ ｇ ｒｔ Ｂａ ｅ ｎ Ｆａ ｅ
Ｙ ＵＥ －ｉ Ｌｉｔｎｇ， Ｕ ｉ Ｙ Ｍ ｎｇ， Ｕ ｎｇ， Ｙ Ｙａ ＹＡ Ｎ ａ Ｇ ｎｇ， ＵＥ Ｘ Ｃｕｉｈ － ｏｎｇ
（ｃ ｏ ｌ ｆ ｏ ｕｅ ｃｅｃ ｎ ｏ ｗａｅ Ｈｅｅ ｉｅｓｙｏ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ， ｉｎｉ ０ ４ １Ｃ ｉａ Ｓ ｈ ｏ Ｃ ｍｐ ｔ Ｓｉｎ ｅ ｄＳ ｆ ｒ， ｂ ｉ ｖ ｒｉ ｆ ｅｈ ｏｏ ｙ Ｔａｊ ３ ０ ０ ， ｈｎ） ｏ ｒ ａ ｔ Ｕｎ ｔ ｎ
多重 深度映射 的算法 … 。 ，该 算法 比较灵活 ，但 需要将各个 深度 图合并成一个三 维模 型 ；基于 面片 的算法＿ ］ 』 ，通过面 Ｍｓ
设拍摄物体得到图片集合为 Ｉ ｛ ＝，， ，１，用 ｍ＝ ｌｆ ｌ … ｎ ｉ ２ ｉ
０ ， 表示第 ｉ （） 幅图像对应相 机的光心。Ｐ ＭＶＳ算法判 断重建
值 来 初 始 化 对 应 的 优 化 过 程 ，这 也 就 限 制 了 它 的 应 用 ；基 于
重 复ｎ 次
图１ Ｐ Ｓ ＭＶ 算法漉程
该算法重建 出的三维点用矩形面片表示 ，面片中心即为
该三 维点 ，面片法 向为该点 的方 向。为描述方便 ，首先给 出
算 法 中 的一 些 定 义 。
［ ｓ ａ ｔ Ｔ ｅＰ Ａｂ ｔ ｃ］ ｈ ＭＶＳａ ｏｉ ｍ ｏ ｓ ｏ ｄ ｐｃ ｅｍｅ ｏ ｓ ａｎ ｕｉｇｅｐｎ ｉｇｓａｅ ｏｎｓ ｏｄｎ ｅ ｏｎｓａ ｄｔｅＰ ｉ ｏ ｕｆｃ ｒ ｌ ｒ ｈ ｄ ｅ ｔ ｄｓａｅｇ ｏ ￣ｃｃ ｎｔ ｉｔ ｒ ｘ ａ ｄｎ ｒ ｉｔｔ ｅｓ ｉｔ ｎ ｏｓ ｎｓｒ ｅ ｇ ｔ ｎ ａ ｒ ｄ ｎ ｐ ｐ ｐ ， ｈ ｓ ａ
基于面片 的三 维重建 算法。利用相邻面片初始化扩展面片 ，根据 顶点 ｋ近邻 的距离检 测并去除离群 顶点 ，从而得 到物体表面 的三维模型。 实验结果证 明了该算法的有效性和准确性 。
关羹诃 ：三维重建 ；多视角 ；空间几何约束 ；Ｐ ｉｏ 表面重建 ；ｋ ｏｓ ｎ ｓ 近邻 ；离群点检测
ｅ ｔａ ｅ ｓｐ ｒｉ ｎ ｔ ｅ ｍｅ ｈ Ｅｘ ｅ ｉ ｅ ｔ ｌ ｅ ｕｌ ｓ ｏ ａ ｅ ｏ ｓｒ ｃ ｉ ｎ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｓ ｏ ｅ ｓ ｏ ｎ ｒ ｃ ｕ ａｅ ｘ ｒ ｎ ｏｕ ｏ ｏ ｓｏｆ ｈ ｓ ． ｐ ｒｍ ｎ ａ ｓ ｔ ｈ ｗｓｔ ｔ ｈｅｒ ｃ ｎ ｔｕ ｔｏ ｌ ｏ ｉ ｔ ｒ ｈ ｔ ｈ ｉ ｒ ｍｏ ｔ ａ ｄ ｍｏ ｅａ ｃ ｒ ｔ ． ｍ ｈ
［ ｙｗｏｄ ３ ｅ ｏ ｓ ｃｉｎ ｍｕｔ ｌ ｖｅ ；ｐ ｃ ｅ ｍｅｒ ｏ ｓ ａｎ； ｏｓｏ ｕｆｃ ｅｏ ｓｕ ｔ ｎ ｋＮｅｒｓ Ｎｅ ｈｏ（ＮＮ） ｏ ｔｅ Ｋｅ ｒ ｓ Ｄ ｒｃ ｎｔ ｔ ； ｌｐｅ ｉ １ ｕ ｒ ｏ ｉ ｗｓ ｓａｅｇ ｏ ｔｃｃ ｎｔ ｉｔＰ ｉ ｎｓｒａｅｒｃ ｎｔ ｃｉ ； ａｅｔ ｉ ｂ ｒｋ ； ｕｌ ｒ ｉ ｒ ｓ ｒ ｏ ｇ ｉ