基于视频及图片的3D模型重建
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。
基于图像的三维重建
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
三维重建方法综述
三维重建方法综述三维重建方法大致分为两个部分1、基于结构光的2、基于图片的。
这里主要对基于图片的三维重建的发展做一下总结。
基于图片的三维重建方法：基于图片的三维重建方法又分为双目立体视觉；单目立体视觉。
A双目立体视觉：这种方法使用两台摄像机从两个(通常是左右平行对齐的，也可以是上下竖直对齐的)视点观测同一物体，获取在物体不同视角下的感知图像，通过三角测量的方法将匹配点的视差信息转换为深度，一般的双目视觉方法都是利用对极几何将问题变换到欧式几何条件下，然后再使用三角测量的方法估计深度信息这种方法可以大致分为图像获取、摄像机标定、特征提取与匹配、摄像机校正、立体匹配和三维建模六个步骤。
王涛的毕业论文就是做的这方面的工作。
双目立体视觉法的优点是方法成熟，能够稳定地获得较好的重建效果，实际应用情况优于其他基于视觉的三维重建方法，也逐渐出现在一部分商业化产品上;不足的是运算量仍然偏大，而且在基线距离较大的情况下重建效果明显降低。
代表文章：AKIMOIOT Automatic creation of 3D facial models 1993CHENCL Visual binocular vison systems to solid model reconstruction 2007B基于单目视觉的三维重建方法:单目视觉方法是指使用一台摄像机进行三维重建的方法所使用的图像可以是单视点的单幅或多幅图像，也可以是多视点的多幅图像前者主要通过图像的二维特征推导出深度信息，这些二维特征包括明暗度、纹理、焦点、轮廓等，因此也被统称为恢复形状法（shape from X）1、明暗度（shape from shading SFS）通过分析图像中的明暗度信息，运用反射光照模型，恢复出物体表面法向量信息进行三维重建。
SFS方法还要基于三个假设a、反射模型为朗伯特模型，即从各个角度观察，同一点的明暗度都相同的;b、光源为无限远处点光源;c、成像关系为正交投影。
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。
三维重建方法描述
三维重建方法描述三维重建是一种将现实世界中的物体或场景转化为三维模型的方法。
它在许多领域中得到广泛应用，如计算机图形学、计算机视觉、虚拟现实、增强现实等。
三维重建的方法有很多种，下面将介绍其中几种常见的方法。
1. 点云重建：点云是由大量离散的点组成的三维数据集。
点云重建的目标是根据离散的点云数据恢复出原始物体的形状和结构。
点云重建方法包括基于三角化的方法、基于体素的方法和基于图像的方法等。
其中，基于三角化的方法通过将点云中的点连接成三角形网格来重建物体的表面。
基于体素的方法将点云分割成小的立方体单元，然后通过填充和融合等操作来重建物体的形状。
基于图像的方法则是通过从多个图像中提取特征点，并将这些特征点匹配起来，从而重建物体的三维模型。
2. 立体视觉重建：立体视觉重建是利用多个图像或多个视角的图像来重建物体的三维模型。
这种方法利用了人眼的双目视觉原理，通过比较两个视角的图像中的像素点的位置差异来推测物体的深度信息。
立体视觉重建的方法包括基于立体匹配的方法、基于三角测量的方法和基于图像分割的方法等。
其中，基于立体匹配的方法通过比较两个视角的图像中的像素点的灰度值或颜色值的差异来计算深度信息。
基于三角测量的方法则是利用多个视角的图像中的特征点的位置信息来计算物体的三维坐标。
基于图像分割的方法则是首先对图像进行分割，然后通过分割结果来计算物体的三维模型。
3. 深度学习重建：深度学习是一种模拟人脑神经网络的机器学习方法，可以用于三维重建。
深度学习重建的方法包括基于卷积神经网络的方法、基于生成对抗网络的方法和基于循环神经网络的方法等。
其中，基于卷积神经网络的方法通过学习大量的图像数据来预测物体的三维形状。
基于生成对抗网络的方法则是通过训练一个生成器和一个判别器来生成逼真的三维模型。
基于循环神经网络的方法则是通过学习序列数据来预测物体的三维形状。
三维重建方法的选择取决于应用的需求和可用的数据。
不同的方法有着各自的优势和局限性。
基于视觉的三维重建技术综述_佟帅
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
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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传统3D建模技术
•通过使用3D软件，由人工对物体进行建模操作。
•主要用到的软件有：3Ds MAX、Maya、Softimage|XSI、Rhino等。
•常见的建模技术包括：多边形建模、面片建模及NURBS建模等。
计算机建模技术
•激光扫描建模技术•投影识别建模技术•视频/图片建模技术
常用算法
•1、蒙特卡罗算法
•2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法
•3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题
•4、图论算法
•5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法
•6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法•7、网格算法和穷举法
•8、一些连续离散化方法
•9、数值分析算法
•10、图象处理算法
1、背景的处理；
2、旋转速度/拍摄角度；
3、形状特征提取；
4、2D画面关键节点选择；
5、关键节点变化－透视、几何→确定三维座标；
6、矢量化（线段、弧）；
7、生成模型文件；
8、输出；。