平面图像的三维重建技术研究
三维重建综述
三维重建综述
三维重建是利用二维图像重构出三维模型的一种技术，也称三维照相术，是运
动机器人、虚拟现实等技术的重要基础。
三维重建开发技术可以利用机器视觉技术、激光扫描技术以及计算机处理技术之间的结合来计算出单一或多个图像绘制出三维空间中对象的图形，如图像等。
机器视觉技术在三维重建中的应用非常普遍，其主要原理是基于摄像机实时拍
摄到的图像和知识信息之间的结合，根据图像的特征与物体形状之间的关系来构建三维空间模型。
激光扫描技术是三维重建中应用得比较广泛的技术之一，原理是通过精确测量
激光点来重建物体的三维模型，它的优势是能更准确的模拟出物体的实际形状，而且扫描比较快，效率高。
计算机处理技术是三维重建中的重要组成部分，一般是利用数字图像编辑技术
来构建三维模型，以软件运算和处理技术模拟出三维模型，再把这些数据通过算法来彻底处理和改善。
未来，随着技术发展，三维重建技术会朝着更为精准，更为高效的方向发展，
其在工业生产、虚拟现实、机器人研究以及医疗应用等方面的应用也会更加广泛，可以给人类带来更多的便利。
三维重建
(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。
三维重建的原理及应用推荐
三维重建的原理及应用推荐1. 三维重建的原理三维重建是指通过计算机视觉技术，将实际物体或场景的三维信息转化为计算机能够理解和呈现的三维模型的过程。
在三维重建中，主要涉及到以下几个原理：1.1. 图像拍摄原理三维重建的第一步是通过相机或其他图像采集设备拍摄多张二维图像。
在拍摄过程中，相机的焦距、光圈大小、曝光时间等参数会影响到图像的质量和几何信息的获取。
1.2. 特征提取和匹配原理在拍摄得到的图像中，需要提取出图像中的特征点，如角点、边缘等。
然后通过比较不同图像中的特征点，进行匹配，以寻找共有的特征点和相对应的关系。
通常使用的算法包括SIFT、SURF等。
1.3. 建立相机模型原理通过多幅匹配的二维图像，可以建立相机的内外参数模型，即相机的位置和姿态。
通过确定相机的参数，可以计算出相机坐标系和世界坐标系之间的映射关系。
1.4. 点云重建原理通过将匹配的特征点转换为三维坐标，可以得到一组稀疏的三维点云数据。
然后，利用点云数据进行三维曲面或体积的重建，以生成更加完整的三维模型。
2. 三维重建的应用推荐三维重建技术在许多领域都有广泛的应用。
以下是几个常见的应用案例：2.1. 文化遗产保护与重建三维重建技术可以帮助记录和保护文化遗产。
通过对古建筑、文物等进行三维重建，可以实现对其形态、结构等信息的保留和传承。
这对于文化遗产的修复、研究和保护都具有重要意义。
2.2. 软件开发与虚拟现实三维重建可以用于游戏开发、仿真模拟等领域。
通过对真实场景的三维重建，可以创建逼真的虚拟现实环境。
这对于虚拟现实游戏、虚拟旅游等应用具有重要作用。
2.3. 自动驾驶与智能交通三维重建可以为自动驾驶系统提供地图数据。
通过对道路、交通标志等进行三维重建，可以为自动驾驶车辆提供准确的地理信息，从而实现更精确的定位和路径规划。
2.4. 建筑设计与工程测量三维重建可以辅助建筑设计和工程测量。
通过对建筑物进行三维重建，可以生成准确的建筑模型，为建筑师提供参考。
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
医学图像处理中的三维重建技术与模型验证方法分析
医学图像处理中的三维重建技术与模型验证方法分析概述医学图像处理是医学领域中不可或缺的技术之一。
三维重建技术是其中的重要内容，它能够将医学图像转化为三维模型，为医生诊断和治疗提供更为准确的信息。
然而，三维重建技术必须经过模型验证，以确保其结果的可靠性和准确性。
本文将分析医学图像处理中的三维重建技术以及常用的模型验证方法。
一、三维重建技术1.体素法体素法是一种基于体素（三维像素）的三维重建技术，常用于脑部、肺部等区域的分析。
该方法将医学图像划分为多个小的立方体单元，每个单元包含密度、颜色和形状等信息。
通过对每个体素进行分析和计算，可以重建出三维模型。
2.表面法表面法是另一种常用的三维重建技术，它通过将医学图像中的边界提取出来，并将其连接形成一个网格，从而生成三维模型。
该方法适用于骨骼的重建和组织分割等应用，能够提供更为真实的形状。
3.混合法混合法是一种将体素法和表面法相结合的三维重建技术。
它利用体素法分析内部结构，同时使用表面法重建物体的外部形状。
这种方法在血管和器官的重建中具有广泛的应用。
二、模型验证方法1.准确性验证准确性验证是模型验证的基本要求。
通过与实际物体进行比较，可测量三维模型与实际物体之间的误差。
常用的准确性验证方法包括物理测量和几何验证。
物理测量法将三维模型与实际物体进行定量比较，如使用测量工具测量尺寸、角度等。
几何验证法将三维模型与实际物体进行直接比较，如通过重叠比对、云数据投影等方法进行验证。
2.一致性验证一致性验证是指通过与不同的视角、不同的图像进行比较，验证三维模型是否能够在各种条件下保持一致。
视角一致性验证是通过不同角度的图像进行验证，可以使用旋转投影或虚拟观察等方法。
图像一致性验证是通过不同的图像进行验证，可以使用图像对比、特征一致性等方法。
3.应用验证应用验证是指通过应用特定的医学任务来验证三维模型的有效性。
例如，在手术规划中，将三维模型与实际手术结果进行比较，验证模型在手术导航中的准确性和可行性。
医学影像技术的三维重建
医学影像技术的三维重建随着科技的不断进步，医学影像技术在临床诊断和治疗中的应用越来越广泛。
其中，三维重建技术成为了一种有效的辅助工具。
本文将介绍医学影像技术的三维重建原理、应用以及未来发展趋势。
一、三维重建原理医学影像技术的三维重建是基于二维图像获取的，通过一系列计算和处理手段，将二维图像转化为立体的三维模型。
其原理主要包括以下几个步骤：1. 数据采集：通过医学影像设备如CT、MR等获取患者的二维图像数据。
2. 数据处理：对采集到的二维图像进行预处理，包括图像去噪、重采样、对齐等。
3. 特征提取：通过图像分割和特征提取算法，提取出感兴趣的解剖结构。
4. 三维重建：根据提取到的特征，利用体渲染、曲面重建等算法，生成三维模型。
二、三维重建应用1. 临床诊断：三维重建技术可以将患者的解剖结构以立体的方式显示出来，有助于医生准确判断疾病的位置和范围，指导手术和治疗方案的制定。
2. 教学与培训：医学影像的三维重建可以生成真实的人体解剖结构，并通过虚拟现实技术，实现可视化、互动式的教学和培训。
3. 研究与模拟：三维重建技术可以帮助科研人员更深入地了解人体内部的结构和功能，模拟疾病发展过程，加速新药研发和治疗方法的探索。
4. 手术规划：通过三维重建，医生可以提前进行手术规划，精确测量病灶的大小和位置，避免手术风险，提高手术成功率。
三、未来发展趋势1. 高分辨率成像：随着医学影像设备技术的不断进步，高分辨率成像将成为未来的发展趋势。
这将为三维重建技术提供更准确的图像数据，提升重建结果的精度和可靠性。
2. 人工智能应用：人工智能在医学影像领域的应用也逐渐崭露头角。
结合三维重建技术和人工智能算法，可以实现自动分割、自动诊断等功能，进一步提高临床应用的效率和准确性。
3. 虚拟现实技术：随着虚拟现实技术的成熟和普及，将其应用于医学影像的三维重建中，能够提供更加沉浸式的体验，使医生和患者能够更直观地理解和交流。
综上所述，医学影像技术的三维重建在临床医学中有着广泛的应用前景。
三维重建技术在工业设计中的应用研究
三维重建技术在工业设计中的应用研究随着技术的不断进步，三维重建技术被越来越多地应用到了工业设计领域中。
三维重建技术的出现，使得设计师可以更为直观、快速地进行设计，进而提高设计效率和设计质量。
一、何谓三维重建技术三维重建技术是一种通过计算机将二维或三维数据转化为具有立体感、真实感的三维模型的技术。
它是由图像、光学、计算机等多个领域交叉融合而成的一个综合性技术。
二、三维重建技术在工业设计中的应用1.快速建模使用三维重建技术，设计师可以通过摄像机、激光扫描仪等设备来获取物体的三维坐标数据，再将其导入到设计软件中进行建模。
相较于传统的手工建模方式，三维重建技术可以更快捷、准确地完成建模，为设计师节省大量的时间和精力。
2.修改和调整在设计过程中，设计师可能需要对产品进行多次修改和调整。
使用三维重建技术，设计师可以很快地将设计模型导入到建模软件中进行修改和调整。
一旦修改完毕，就可以立即进行重新渲染，预览效果，进而为设计师提供更多的创作空间和思路。
3.可视化展示三维重建技术还可以将产品设计成动画或视频，从而实现立体化展示。
这种展示方式可以使用户更全面、直观地了解产品的设计细节和特点，为设计师的创作提供更多的灵感和可能性。
三、三维重建技术在工业设计中面临的挑战和应对策略1.数据收集三维重建技术的核心在于获取物体的三维坐标数据。
但是，在实际应用中，由于设备的差异、环境的变化等原因，数据采集的质量可能会受到一定的影响，进而影响建模的准确度。
为了应对这一挑战，设计师需要选用高精度的设备、优化采集环境等措施。
2.建模复杂度在实际应用中，一些产品的模型可能相对比较复杂，可能需要使用不同的建模技术和算法，以确保建模的准确度和效率。
此时，建模软件的选择和参数设置就非常关键。
3.可视化展示难度将产品设计成动画或视频具有一定的难度，需要借助专业的动画软件或视频编辑软件，也需要一定的技巧和经验。
此外，如何将产品的设计特点和细节表达出来，也是可视化展示的难点之一。
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。
基于空洞卷积与多尺度特征融合的室内场景单图像分段平面三维重建
传感技术学报CHINESE JOURNAL OF SENSORS AND ACTUATORS Vol.34No.3 Mar.2021第34卷第3期2021年3月Piecewise Planar3D Reconstruction for Indoor Scenes from a Single Image Based on Atrous Convolution and Multi-Scale Features Fusion*SUN Keqiang,MIAO Jun*9JIANG Ruixiang,HUANG Shizhong,ZHANG Guimei (Computer Vision Institute of Nanchang Hongkong University,Nanchang Jiangxi33Q063f China)Abstract:It is hard for pixel-level and regional-level3D reconstruction algorithms to recover details of indoor scenes due to luminous changes and lack of texture.A piecewise planar3D reconstruction method is proposed based on the convolution residual connection of the holes and the multi-scale feature fusion network.This model uses the shallow high-resolution detail features generated by the ResNet-101network with the added hole convolution to reduce the loss impact of spatial information as network structure deepens on the detail reconstruction,so that this model can learn more abundant features and by coupling positioning accuracy optimized by the fiilly connected conditional random field(CRF)with the recognition ability of deep convolutional neural network,which keeps better boundary smoothness and details・Experimental results show that the proposed method is robust to the plane prediction of indoor scenes with complex backgrounds,the plane segmentation results are accurate,and the depth prediction accuracy can reach92.27%on average.Key words:3D reconstruction of indoor scene；deep convolutional neural network;conditional random field;atrous convolution；multi-scale feature fusionEEACC:6135；6135E doi:10.3969/j.issn.l004-1699.2021.03.012基于空洞卷积与多尺度特征融合的室内场景单图像分段平面三维重建*孙克强，缪君*,江瑞祥，黄仕中，张桂梅(南昌航空大学计算机视觉研究所，江西南昌330063)摘要:受光照变化和纹理缺乏等因素的影响，基于单幅室内场景图像的像素级和区域级三维重建算法很难恢复场景结构细节。
三维重建中图像配准算法的使用方法与精度评估
三维重建中图像配准算法的使用方法与精度评估概述三维重建是通过利用多个二维图像或点云数据，还原出真实世界中的三维几何形状的过程。
图像配准是三维重建的关键步骤之一，它的目标是将多个输入图像在同一坐标系下进行对齐，以便进行后续的三维重建分析。
本文将介绍三维重建中常用的图像配准算法的使用方法，并探讨如何评估它们的精度。
一、图像配准算法的使用方法1. 特征点匹配算法特征点匹配是一种常用的图像配准方法，它通过在输入图像中提取特征点，并将这些特征点与参考图像中的特征点进行匹配，来实现图像的对齐。
常用的特征点匹配算法有SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和ORB（Oriented-Fast和Rotated-Brief）等。
这些算法通常具有良好的鲁棒性和匹配准确性。
2. 相位相关算法相位相关算法是一种基于图像灰度信息的配准方法。
它通过计算输入图像与参考图像的互相关性来找到最佳配准位置。
相位相关算法适用于图像之间的较小平移变换，且能够保持图像的灰度一致性。
这种算法运算速度较快，但对于大范围的图像变换不太适用。
3. 视觉里程计算法视觉里程计是一种基于特征点跟踪的图像配准方法，它通过跟踪输入图像序列中的特征点来估计相机的运动轨迹。
常用的视觉里程计算法有直接法和间接法。
直接法直接利用图像的亮度信息进行计算，而间接法则通过提取图像的特征点，进而计算相机的运动轨迹。
视觉里程计算法适用于相机在场景中运动的三维重建。
二、算法精度评估1. 重投影误差重投影误差是一种常用的用于评估图像配准算法精度的方法。
它通过将配准后的图像投影回原始图像空间，并计算重投影位置与原始特征点位置之间的误差。
较小的重投影误差表示配准的精度较高。
2. 全局一致性评估全局一致性评估通过计算三维重建结果之间的一致性来评估图像配准算法的精度。
它对比三维重建结果与参考模型之间的差异，并计算相应的误差。
较小的全局一致性误差表示配准的精度较高。
3. 稳定性评估稳定性评估是评价图像配准算法的另一个重要指标。
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平面图像的三维重建技术研究
随着科技的不断发展，我们的生活中越来越多的地方需要使用到三维图像。然
而，生成三维图像需要数据精度和量大，为此，传感器成为了必不可少的角色。然
而，传感器并不便宜，为了解决这个问题，我们可以使用普通的平面图像来生成三
维图像。
平面图像是生活中经常遇到的，比如图片、照片和影像，但是平面图像只有两
个维度，不能很好地显示场景的深度和立体感。然而，通过三维重建技术，可以将
平面图像转换为三维图像，达到更好的表现效果。下面将详细介绍平面图像的三维
重建技术研究。
一、三维重建技术的原理
三维重建技术是通过数学公式及算法推导实现。在平面图像中，通过对同一物
体在不同角度或不同位置拍照获得的多组图像，将多组图像的信息进行整合和分析，
从而识别出不同角度或不同位置上的物体三维信息，重建出物体的三维形态。
与三维重建技术相关的探针有许多，如激光雷达，在三维重建领域常用的探针
是视觉相机。将多幅不同角度下的照片传入程序内，运用计算机来推导照片中到底
哪些部分是在同一空间中，并且在这一过程中，计算机还需要根据物体深度及其他
因素进行较为精确地推导，最终实现三维建模。
二、三维重建技术的方法
1. 多视图三维重建方法
多视图三维重建方法是使用一组或多组平面图像，通过计算机处理的方式获得
目标物体的三维形态。这种方法通常需要使用多个平面图像，并通过特定的算法和
软件工具进行处理，从而获取一个高精度的三维重建模型。
2. 立体视觉三维重建方法
立体视觉三维重建方法是指通过使用两个平面摄像机同时拍摄同一场景来获取
图像，从而实现三维图像的构建。该方法通常需要使用两个摄像机，并通过特定的
算法和软件工具进行处理，从而获取一个高精度的三维重建模型。
三、三维重建技术的应用
1. 地学领域应用
利用三维重建技术在地学领域中，可以重建地形模型，不需要使用传感器也能
够完成。利用影像处理软件和人工智能技术，在导航地图、自动车辆驾驶、地形分
析、风险评估等方面有很大的应用前景。
2. 工业领域应用
在工业领域中，三维重建技术可以用于机器人视觉和自动化控制等方面。同时，
三维重建技术还可以应用于温度分布计算、物体形态识别和细胞分析等领域。此外，
三维重建技术在设计领域也有重要意义，如建筑设计、产品设计等皆需要使用三维
重建技术。
3. 医疗领域应用
在医疗领域中，三维重建技术可以用于构建人体器官和组织的三维模型，用于
医生进行手术模拟和诊断。此外，三维重建技术还可以用于口腔正畸、植入物设计、
疾病诊断等诸多方面。
总结
三维重建技术是一项集计算机科学、图像处理、数学等多学科于一体的技术，
可应用于众多的领域，如地学、医学和工业等。其应用领域非常广泛，从传统的建
筑设计到现代的医学诊断，重建出的三维图像可以让我们看到物体的全貌，富有立
体感和真实感。在未来的应用中，三维重建技术将继续发挥更加重要的作用。