基于图像的大规模三维重建
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。
医学图像的处理及三维重建
噪声去除是医学图像预处理的重要步骤，旨在消除图像中的噪声和干扰，提高图像质量。
噪声去除的方法包括滤波、中值滤波、高斯滤波等。这些方法通过平滑图像，减小像素值的随机波动，从而减少噪声对图像的影响。
噪声去除Biblioteka 详细描述总结词总结词
图像增强是为了改善医学图像的视觉效果和特征表现，使其更符合人眼观察和机器分析的要求。
医学图像处理的基本流程
包括图像去噪、对比度增强、图像分割等步骤，以提高图像质量。
从医学图像中提取出与病变相关的特征，如形状、大小、密度等。
将多个二维图像组合成三维模型，并进行可视化处理。
根据处理后的医学图像进行诊断和分析，得出结论。
预处理
特征提取
三维重建
诊断与分析
02
CHAPTER
医学图像的预处理技术
提高图像质量
测量和分析
三维重建
辅助诊断和治疗
医学图像处理的目的和意义
01
02
03
04
通过降噪、增强对比度等技术，使图像更清晰、更易于观察。
对医学图像进行定量测量和分析，提取病变特征和生理参数。
将二维图像转换为三维模型，更直观地展示人体结构和病变。
为医生提供准确的诊断依据和治疗方案，提高诊断和治疗水平。
数据量庞大
由于医学图像处理和三维重建涉及大量计算，如何提高计算效率是亟待解决的问题。
计算效率问题
面临的挑战
技术发展趋势
深度学习在医学图像处理中的应用
利用深度学习技术自动识别和提取图像特征，提高处理效率和准确性。
高性能计算资源的应用
利用高性能计算资源进行大规模并行计算，提高处理速度。
多模态医学图像融合技术
详细描述
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
基于飞行器图像的大规模3D重建技术研究
基于飞行器图像的大规模3D重建技术研究随着现代科技的发展，世界上许多事物都在逐步数字化。
其中，三维重建技术已经成为了一个十分热门的领域。
而在三维重建技术中，基于飞行器图像的大规模3D重建技术则是一个备受关注的分支。
基于飞行器图像的大规模3D重建技术是一种通过在空中采集大量图像并进行计算机处理，构建出三维模型的方法。
这种方法的原理是，通过飞行器所拍摄的大量图像，对其中的每一张图像进行三维重建处理，然后将所有的三维模型拼合在一起，最终得到一个完整的三维模型。
在实践中，基于飞行器图像的大规模3D重建技术已经被广泛应用于城市规划、建筑设计、地质勘探等领域。
并且，该技术还可以被用于监测海岸线和水位等自然地理环境的变化，优化城市规划和道路规划等。
它的应用范围非常广泛，可以极大地帮助人们更好地了解和管理自然和人造环境。
在实践中，基于飞行器图像的大规模3D重建技术需要运用到多种技术和方法。
首先，需要运用到无人机等飞行器的技术，以实现在空中采集大量图像的目的。
其次，需要用到图像处理技术，以清晰地获取每张图像中的目标物体的形状和轮廓。
最后，还需要采用三维重建算法，将所有的图像处理结果拼接在一起，生成完整的三维模型。
在实践中，基于飞行器图像的大规模3D重建技术还存在一些问题和挑战。
例如，当采集到的图像数量非常多时，会出现计算机处理速度变慢、存储空间不足等问题；同时，由于环境和设备等因素的影响，采集到的图像质量可能会受到影响，这也会影响到最终的三维重建效果。
总之，基于飞行器图像的大规模3D重建技术是一项非常重要的技术，在未来有着广阔的应用前景。
虽然该技术还存在一些问题和挑战，但只要不断地深入研究和探索，相信这些问题和挑战最终都能够得到有效解决。
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
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。
基于图像轮廓的三维重建方法
ｌ 引言
侧 影轮廓 线是描 绘物体 在平 面上投 影 图像 的外 形线条 。
４ （ ） ２５２ ８ ８ ６ ：０ ．０ ．
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ａｃ ｏ ｄ ｎ ｈ ｌｎ ｒｏ ｍａ ｉ ｇ ｐ ｉ ｃｐ ｅ， ｍｅｈ ｄ ｗｈ ｃ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｏ ｔ ｎ ｆ ｈ ｉ ｏ ｅ ｔ ｆａ ｓｎ ｌ ａ ｅ ｔ ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｔ ｅ ｐ ａ ｅｍｉｒ ｒｉ ｇ ｎ ｒ ｉ ｌ ａ ｏ ｎ ｔ ｏ ｉｈ ｂ ｓ ｄ ｏ ｕ ｌ ｅｏ ｅｓｌ ｕ ｔ ｏ ｉ ｇ ｅ ｉ ｇ ｈ ｉ ｔ ｈ ｅ ｍ ｏ ｃ ｅ ｔ ｅ ｖ ｓ ａ ｕ ｌ ｓｐ ｏ ｏ ｅ ． ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｕ ｅ ｎ ｌｄ ｐ ａ ｅ ｍｉ ｏ ｙ ｔ ｍ ｉ ｌｔ ｌ ａ ｒ ｈ ｏ ｉ ｇ ａ ｅ ｓ ｍｅｔｍｅ ｉ ｒ ａｅ ｔ ｉｕ ｌ ｌ ｉ ｒ ｐ ｓ ｄ Ｔｈ ｔ ｏ ｓ ｓ ａ ｇ ｅ ｌｎ ｒ ｒｓ ｓｅ ｔ ｓｍｕ ａｅ ｍｕ ｔ ｃ ｍｅ ａ ｓ ｏ ｔ ｔ ａ ｉ ， ｔ ｈ ｈ ｒ ｏ ｉ ｎ ｈ ｔ
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Publication: Z. Luo, T. Shen, L. Zhou, S. Zhu, R. Zhang (Corresponding author), Y. Yao, T. Fang, and L. Quan, “GeoDesc: Learning Local Descriptors by Integrating Geometry Constraints,” in ECCV 2018
Relative Poses
Towards Large Scale 3D Reconstruction from Images
Camera Registration
Register all cameras into a global system Incremental methods
Select next view by the number of points (Snavely et al., 2006)
Overview
Introduction Large scale 3D reconstruction pipeline Large scale Structure-from-Motion Large scale Multiple View Stereo Conclusion
Towards Large Scale 3D Reconstruction from Images
Graph-based Matching
Goal
Reduce candidate match pairs before geometry validation
Robust to ambiguity
Publication: T. Shen, S. Zhu, T. Fang, R. Zhang, and L. Quan, “Graph-based consistent matching for structurefrom-motion,” in ECCV 2016
Towards Large Scale 3D Reconstruction from Images
Runze Zhang Senior Researcher in Tencent Youtu X-Lab
ryanrzzhang@
Towards Large Scale 3D Reconstruction from Images
Towards Large Scale 3D Reconstruction from Images
Structure-from-Motion
…..
Large scale images
Feature Detection
Data base
Image Retrieval
Feature Matching
Towards Large Scale 3D Reconstruction from Images
Large scale images
Feature Detection
…
D B
Image Retrieval
Feature Matching
Relative Poses
Structure-from-Motion(SfM)
Surface
Dense Reconstruction
Surface Reconstruction
Towards Large Scale 3D Reconstruction from Images
GeoDesc
Network: L2-Net Learning from SfM results and coarse mesh
triangulated from sparse points
Training sample from patches survived from SfM and non-survived but with high similarities
Merge
Dense Reconstruction
Dense Points
Dense Reconstruction
Multiple View Stereo(MVS)
GCP
GPS
IMU
Camera Registration
Merge
Multi-sensor Fusion
Global Bundle Adjustment
Data base
Image Retrieval
Towards Large Scale 3D Reconstruction from Images
Image Retrieval for SfM
Feature based vocabulary tree to retrieve relative images Learning based retrieval
Towards Large Scale 3D Reconstruction from Images
GeoDesc
Publication: Z. Luo, T. Shen, L. Zhou, S. Zhu, R. Zhang (Corresponding author), Y. Yao, T. Fang, and L. Quan, “GeoDesc: Learning Local Descriptors by Integrating Geometry Constraints,” in ECCV 2018
Easy to filter outliers
Disadvantage
Local information resulting in drift Slow
Towards Large Scale 3D Reconstruction from Images
Camera Registration
Camera Poses and Sparse Points
Camera Selection
and Clustering
Towards Large Scale 3D Reconstruction from Images
Structure-from-Motion
Large scale images
Feature Detection
Towards Large Scale 3D Reconstruction from Images
Large Scale 3D Reconstruction
Towards Large Scale 3D Reconstruction from Images
Large Scale 3D Reconstruction Pipeline
Skeletal set (Snavely et al., 2008b): minimum camera set representing the whole scene
Distributed matching & registration (Agarwal et al., 2011)
Advantage
Towards Large Scale 3D Reconstruction from Images
Feature Detection
Traditional handcraft feature
SIFT, Harris Conner, etc
Learning based feature
LIFT Lack of generalization Not for 3D reconstruction task
and source for 3D printer Application:
Digital museums and cities Virtual reality Movie industry Mapping and navigation
Towards Large Scale 3D Reconstruction from Images
Towards Large Scale 3D Reconstruction from Images
Graph-based Matching
Method
Camera graph initialized by a minimum spanning tree based retrieval rankings
Towards Large Scale 3D Reconstruction from Images
Large Scale Distributed Camera Registration
Combine incremental and global registration
Divide camera graph Incremental registration in subgraphs Motion averaging to merge
Altizure
A custom cloud platform for 3D reconstruction User can upload their captured images to obtain
3D reconstruction results automatically Provide solutions for large scale 3D reconstruction
Towards Large Scale 3D Reconstruction from Images