基于视觉的三维重建技术综述
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。
计算机视觉技术中的3D场景重建技术研究及应用
计算机视觉技术中的3D场景重建技术研究及应用计算机视觉技术是一种利用计算机模拟人类对视觉信息进行感知与识别的技术。
3D场景重建是计算机视觉中常见的问题之一，目的是根据一组或多组图像推测出场景的三维几何结构和纹理信息。
研究3D场景重建技术对于增强人类对于物理世界的认识有着重要意义，也为虚拟现实、机器人视觉等领域提供了核心技术支持。
一、3D场景重建技术发展历程由于3D场景重建涉及到图像处理、计算机视觉、计算几何等多个领域，其发展可追溯至上个世纪70年代。
最初的方法是利用贝叶斯网络和约束搜索等技术，通过不断地优化求出场景中各个点的位置信息和纹理信息。
随着计算机存储和计算速度的提高，近些年来更为流行的方法是采用基于结构光与立体视觉的方法，如使用点云或鲁棒的矩形线或曲线等几何体元。
二、基于结构光的3D场景重建技术基于结构光的3D场景重建技术是一种利用投影和摄影技术实现对于物体的三维信息提取的技术。
该技术的基本原理是在物体表面通过特定的光源投射规律的光斑，并叠加摄影设备拍摄的图像信息，推出3D点云或曲面，最终呈现出一个完整、逼真的3D模型。
目前结构光投影系统的主要实现方式是利用照射线形或点形的光源投射至物体表面，利用学术或商业相机捕捉重建场景的图像信息，并进行后处理学习表面几何形状的处理，并对其进行分析和形态学变换，求解物体的三维细节。
该技术相比其他技术具有运算精度较高、成像速度较快、数据密度较大等优势。
三、基于立体视觉的3D场景重建技术基于立体视觉的3D场景重建技术通过两个或多个视角对同一场景进行拍摄，重建出空间三维信息，由此呈现出逼真、真实的场景模型。
例如，只有在视线移动切换时才能感知到的三维效果，拓展图像处理的定义。
立体视觉重建技术的关键是识别图像中对应物体的区分度，把存在于双眼成像矫正、重叠和同一点上的图像信息匹配，配对为一些具有三维深度观感的像素数据。
匹配分成基于特征匹配的和基于基于能量优化的等多种类别，该技术的缺点在于需要大量的数据存储和高度匹配算法，如果开发得到了，其速度和效果都将超过结构光重建、四、3D场景重建技术的应用3D场景重建技术已经在许多应用领域得到了广泛应用。
三维重建技术研究及应用
三维重建技术研究及应用一、概述三维重建技术是一项重要的计算机技术，其主要应用于建筑、工程、医疗、文化遗产保护和数字娱乐等领域。
该技术可以根据图像、数据或扫描结果来生成三维模型，让用户可以更加直观地了解目标物体的形状和结构，进而实现科学研究或生产应用。
二、三维重建技术的分类1.基于视觉的三维重建技术基于视觉的三维重建技术是指利用相机对目标物体进行拍摄，通过图像融合、图像处理、图像匹配等算法得到三维模型。
该技术适用于大部分的三维建模工作，其主要原理是通过多个角度下的二维图像来恢复三维图像信息。
2.基于激光的三维重建技术基于激光的三维重建技术是通过激光器照射物体，再根据激光返回的反射信息以及物体的表面构造信息生成三维模型。
该技术主要应用于复杂物体的三维建模，如工程建筑、文化遗产建筑的测量等领域。
3.基于声波的三维重建技术基于声波的三维重建技术是利用声波测距原理，通过声波的反射来构建物体的三维模型。
该技术主要应用于复杂环境下的三维建模，如地下管道、空气洞穴、矿井等地下管道的测量。
三、三维重建技术的主要应用1.建筑工程领域三维重建技术在建筑领域的应用主要体现在建筑设计、测量、维护与管理等环节。
比如，在建筑设计阶段，可以利用三维重建技术将建筑的图纸转化为三维模型，以便于从多个角度观察建筑的结构和效果。
在建筑测量和检修过程中，三维重建技术可以快速生成准确的三维模型，帮助工程人员更好地理解建筑结构，进而制定相应的维护和管理方案。
2.医疗领域三维重建技术在医疗领域的应用主要体现在医学影像处理方面。
比如，在颅骨、牙齿等结构复杂的医学影像处理中，可以利用三维重建技术对患者的病情进行精准的诊断，从而为医生制定更好的治疗方案提供有力的支持。
3.文化遗产保护与数字娱乐领域三维重建技术在文化遗产保护与数字娱乐领域的应用主要体现在文化遗产保护、文物修复和数字娱乐游戏等方面。
比如，三维重建技术可以利用扫描技术生成文物的三维模型，供文物修复工作者参考。
基于立体视觉的三维重建技术研究
基于立体视觉的三维重建技术研究一、引言随着计算机技术和图像处理技术的不断发展，人们对于三维重建技术的需求也越来越大，而基于立体视觉的三维重建技术则是其中的一个重要方向。
本篇文章将详细分析该技术的原理与应用，并探讨其未来的发展趋势。
二、基本原理立体视觉的三维重建技术主要是利用双目或者多目摄像机同时拍摄同一个物体或者场景的影像，然后通过计算机程序对这些影像进行分析和处理，最终生成该物体或者场景的三维模型。
其中，双目摄像机主要是由两个相机组成，这两个相机的拍摄位置相互独立且成为了横向视差，在摄像机对准拍摄目标以后，两个相机同时拍摄目标的图像。
双目摄像机最大的优势是可以获取多个视图的图像，能够捕捉目标的多个视角信息，生成的三维模型更加准确。
而多目摄像机则是基于双目摄像机的基础上进一步扩展，主要是通过加入更多的摄像机来捕捉目标的更多视角信息，避免因视野不足而产生死角，提高了三维模型的完整度和准确性。
三、应用领域立体视觉的三维重建技术被广泛应用于以下领域：1.机器人技术在自动驾驶、智能家居等领域，机器人需要获取一定的环境信息，通过建立环境模型来进行路径规划和决策。
而立体视觉的三维重建技术可以精确获取环境的三维模型，让机器人更加精确地感知环境。
2.医疗领域在医疗领域，立体视觉三维重建技术可以通过对病人进行拍摄，获取病人的三维信息，利用三维模型进行手术模拟和预测，提高手术的安全性和成功率。
3.文化遗产保护在文化遗产保护方面，立体视觉的三维重建技术可以通过对文物进行拍摄获取其三维信息，实现文物数字化保护和传承。
4.电影制作在电影制作领域，立体视觉的三维重建技术可以通过获取物体的三维信息，实现更加逼真的特效制作和场景还原，提高电影制作的视觉效果和观影体验。
四、未来发展趋势随着技术的不断发展，立体视觉的三维重建技术在未来将有以下几个趋势：1.多模态融合在未来，随着人工智能和其他技术的不断发展和应用，各种传感器、摄像机等设备进行多模态融合，形成一个更加完整的空间信息模型，提高三维重建的准确性和完整度。
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
计算机视觉中的三维重建：探索三维重建技术在虚拟现实、增强现实与机器人导航中的应用
计算机视觉中的三维重建：探索三维重建技术在虚拟现实、增强现实与机器人导航中的应用摘要本文深入探讨了计算机视觉中的三维重建技术，重点关注其在虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和机器人导航领域的应用。
三维重建作为计算机视觉的核心任务之一，旨在从二维图像或视频中恢复真实世界的三维结构。
随着三维重建技术的不断发展，其在各个领域的应用日益广泛，为人们的生活和工作带来了诸多便利。
本文将回顾三维重建技术的发展历程，介绍主流的三维重建方法，并详细阐述其在VR、AR和机器人导航领域的应用现状与未来展望。
引言三维重建是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是从二维图像或视频中获取场景或物体的三维信息，并构建出相应的几何模型。
三维重建技术在众多领域具有广泛的应用价值，如虚拟现实、增强现实、机器人导航、文物保护、医学影像分析等。
近年来，随着深度学习技术的发展，三维重建技术取得了显著的进步，为相关领域的应用带来了新的机遇。
三维重建技术的发展历程早期的三维重建技术主要基于几何方法，如立体视觉、运动恢复结构（SfM）等。
这些方法通过分析多张图像之间的几何关系来恢复场景的三维结构。
然而，这些方法对图像质量和特征匹配的精度要求较高，且难以处理复杂的场景。
随着深度学习技术的兴起，基于学习的三维重建方法逐渐成为主流。
这些方法通过学习大量的图像数据，自动提取图像中的特征，并建立二维图像与三维结构之间的映射关系。
深度学习方法在三维重建任务中取得了显著的成果，能够处理复杂的场景和低质量的图像。
主流的三维重建方法目前，主流的三维重建方法主要包括以下几类：1. 基于深度学习的单目三维重建：该方法通过学习大量的单目图像数据，直接从单张图像中恢复场景的三维结构。
代表性的算法有MVSNet、NeuralRecon等。
2. 基于深度学习的双目/多目三维重建：该方法利用多张图像之间的视差信息，通过深度学习模型来估计场景的深度信息，从而重建出三维结构。
3. 基于RGB-D相机的三维重建：该方法利用RGB-D相机获取的彩色图像和深度图像，通过融合两种信息来重建场景的三维结构。
基于双目视觉的三维场景重建技术研究
基于双目视觉的三维场景重建技术研究近年来，随着计算机视觉技术的不断进步以及各种传感器和设备的推陈出新，三维场景重建技术一直是研究的热点之一。
其中，基于双目视觉的三维场景重建技术被广泛关注和研究，因为它可以利用双目摄像机同时获取两个不同角度的视角信息，从而能够更加准确和立体地还原真实场景。
一、双目视觉技术概述双目视觉技术是一种利用双目摄像机获取两个不同角度视角信息，通过对两个视角信息进行融合或计算，以获取相应深度信息或三维场景信息的技术。
与单目视觉技术相比，双目视觉技术不仅可以提高场景的立体感和真实感，同时也可以更加准确地估计深度信息和物体表面的几何形状，因此在三维场景重建、视觉测距、机器人导航等领域有着广泛应用。
二、基于双目视觉的三维场景重建方法基于双目视觉的三维场景重建方法主要分为两种：基于动态视差的方法和基于结构光的方法。
1.基于动态视差的方法基于动态视差的方法是利用双目摄像机采集的两个不同视角的图像，通过计算图像之间的像素强度差异（即视差）来估计场景中物体的深度信息，从而构建三维场景模型。
常见的基于动态视差的方法有半全局匹配（Semi-Global Matching，SGM）、立体匹配（Stereo Matching）等。
其中，SGM是目前应用最为广泛的方法之一。
它通过优化能量函数的形式来计算视差场，具有较高的计算速度和精度。
另外，立体匹配方法也是常见的一种基于动态视差的方法，它适用于双目摄像机采集的图像存在大幅度亮度变化或噪声的情况下。
2.基于结构光的方法基于结构光的方法则是利用一种特殊的三维传感器（如激光雷达、投影仪等）在场景中投射一个具有特定空间结构的光源，从而获取场景中物体的三维形状信息。
这种方法不依赖于像素强度差异，因此可以获得更加准确的三维形状信息。
目前，基于结构光的方法已得到广泛应用，如微软的Kinect、谷歌的Project Tango等都是基于这种技术实现的。
此外，随着3D打印技术的普及和应用，基于结构光的三维扫描仪也成为了目前最为受欢迎的一种扫描方式。
计算机视觉中的结构光三维重建技术
计算机视觉中的结构光三维重建技术，是一种基于光影变换的三维重建方法。
与传统的3D重建技术相比，结构光三维重建技术不仅可以重建高精度、高分辨率的三维模型，还可以快速地获取物体的形状、质感和颜色等属性信息，因此被广泛应用于机器人、计算机游戏、全息投影等领域。
一、结构光三维重建技术的基本原理结构光三维重建技术是一种基于特殊光源与物体表面的相互作用，通过记录光源与物体表面之间的光影变换来实现的。
这个过程分为三个步骤：1. 光源投射：结构光重建中光源的投射比较复杂，常用的方法有投影仪和激光扫描仪等。
投影仪通常使用投影的方式对物体表面进行照明，投映出不同的光场模式。
2. 物体反射：投射在物体表面上的光被反射，被反射的光会按照物体表面几何特征形成不同的光场模式。
3. 影像采集：通过比较物体表面反射光与未经过照射的背景光，便可以计算得出物体表面的形状、纹理和颜色等信息，从而实现三维模型的重建。
二、结构光三维重建技术的应用1. 3D扫描与模型重建：利用结构光三维重建技术可以快速地获取物体表面的几何和纹理信息，从而快速地创建高精度、高分辨率的三维模型。
2. 视觉导航与定位：通过结合机器学习和计算机视觉技术，可以将结构光三维重建技术应用于无人机、智能机器人等设备，实现室内、室外场景的自主导航和定位。
3. 虚拟现实与增强现实：结构光三维重建技术可以将现实场景转化为三维模型，从而为虚拟现实和增强现实技术提供支持。
三、结构光三维重建技术的优缺点1. 优点a. 准确性高：由于通过多次照射相同的物体表面，可以在不同条件下重复计算多次的反射光，从而得到更加准确的数据。
b. 适用范围广：不仅可以重建难以被机器视觉识别的物体，如黑色、玻璃等，还可以重建不规则、复杂的物体表面，如毛绒玩具、褶皱纹理等。
c. 处理速度快：传统的3D扫描技术需要耗费大量时间和人工进行后期处理和优化，而结构光涉及面积小，无需专业人员操作，成本低、效率高。
2. 缺点a. 精度受限：由于光线的折射、反射等因素的影响，结构光三维重建技术的精度还需要继续提高。
机器人视觉中的三维重建技术研究
机器人视觉中的三维重建技术研究随着科技的不断进步，机器人在工业生产、医疗、军事和家庭服务等方面的应用越来越广泛，人们对机器人的要求也日益高涨。
与此同时，机器人视觉技术也随之逐渐发展成熟，其中三维重建技术是机器人视觉技术的重要组成部分。
一、三维重建技术的概念三维重建技术是通过采集物体表面的点云或图像等信息数据，并通过计算机算法将其转换成三维模型的过程。
通过三维重建技术，机器人可以获取物体的三维形状信息，从而更好地进行定位、识别和操作。
二、三维重建技术的应用1. 工业制造：在工业生产领域中，三维重建技术可应用于产品设计、质量控制等方面，使生产效率提高、产品质量得到保障。
2. 医疗：在医疗领域中，三维重建技术可用于患者骨骼或器官的重建，促进医生对患者的诊断和治疗。
3. 军事：在军事领域中，三维重建技术可以应用于地形的重建和识别、目标识别等方面，为军事作战提供重要的技术保障。
4. 家庭服务：在家庭服务领域中，三维重建技术可以应用于智能家居、智能安防等方面，为人们的生活提供更加便捷和安全的服务。
三、三维重建技术的难点和挑战1.数据采集难度大：数据采集必须满足高精度、高分辨率等要求，而许多物体的复杂形状和表面材料等因素会影响数据的获取。
2. 算法复杂度高：三维重建技术的算法复杂度较高，需要实时处理大量的数据，以及对于一些复杂物体的处理和优化等方面面临巨大挑战。
3. 成本高昂：三维重建技术的硬件设备和软件成本较高，同时还需要较高的技术水平，人力投入较大。
四、三维重建技术的发展趋势1. 多模态数据采集技术的应用：多种数据采集技术的集成可以提高数据采集的准确性和效率，使三维重建技术的应用更加广泛。
2. 网格化处理技术的研究：网格化处理技术可以将采集到的三维数据转化成三角网格结构，绘制出更为真实的三维模型。
3. 机器学习的应用：机器学习可以帮助机器人更好地识别物体形状，并自动处理三维模型，提高重建的精度和效率。
综上所述，三维重建技术作为机器人视觉技术的重要部分，将为机器人应用带来更强的功能和效率。
三维重建算法研究综述
二、文物三维重建技术的应用
1、文物修复与保护：通过三维重建技术，文物修复人员可以更加准确地理 解文物的原貌，为其修复提供重要的参考依据。同时，该技术也可以对文物进行 无损检测，发现文物的潜在损伤，为文物的保护提供数据支持。
2、数字化展示：利用三维重建技术，可以将文物在数字世界中真实地再现 出来，为观众提供身临其境的体验。同时，这种数字化展示方式还可以有效地保 护文物，防止其受到物理损害。
三维重建算法研究综述
01 摘要
03 文献综述 05 参考内容
目录
02 引言 04 结论
摘要
本次演示旨在综述三维重建算法的研究现状及其发展趋势，重点算法的基本 概念、应用领域、研究现状、未来研究方向以及挑战。通过对大量相关文献的搜 集、整理和分析比较，本次演示总结了近年来三维重建算法的重要成果和不足之 处，并指出了未来可能的研究方向。
4、三维重建算法的未来研究方 向
未来，三维重建算法的研究将面临更多挑战和机遇。以下几个方面可能成为 未来的研究方向：
(1)提高三维重建的精度和效率。尽管已经有很多优秀的三维重建算法，但 对于复杂形状和动态变化的目标对象，其精度和效率仍需进一步提高。此外，如 何平衡计算效率和内存消耗也是一个值得研究的问题。
3、虚拟考古：在考古学中，三维重建技术可以帮助考古学家更好地理解古 代文明的生活方式和工艺技术。通过模拟遗址或墓葬的原始状态，我们可以更准 确地推测出古代人类的行为和生活方式。
三、文物三维重建技术的未来发 展趋势
1、高精度与高效率：随着技术的进步，未来的文物三维重建技术将更加注 重扫描设备的精度和重建算法的效率。这将使得我们可以更快、更准确地获取文 物的三维数据。
2、三维重建算法的研究现状和 趋势
基于机器人视觉的三维场景重建与定位研究
基于机器人视觉的三维场景重建与定位研究近年来，基于机器人视觉的三维场景重建与定位研究成为了人工智能领域的热点之一。
通过将机器人与视觉技术相结合，可以实现机器人在复杂环境中的感知与理解，为机器人导航、自主控制等提供了有效的支持。
本文将探讨基于机器人视觉的三维场景重建与定位的相关研究内容及应用前景。
首先，基于机器人视觉的三维场景重建是指利用机器人的摄像头或激光雷达等传感器，通过采集环境中的图像或点云数据，利用计算机视觉算法对这些数据进行处理与分析，从而获取并重建出环境的三维模型。
这种方法可以精确地描述物体的形状、大小、位置等属性，为机器人的导航与操作提供准确的场景信息。
在三维重建中，常用的技术包括结构光、视觉SLAM （Simultaneous Localization and Mapping），以及点云融合等。
结构光是一种基于红外相机和投影仪的三维重建方法，通过将结构光投影在目标物体上，利用红外相机对结构光进行拍摄，然后根据光的形变来重建出物体的三维形状。
这种方法适用于对静态物体进行精确重建，但对于动态场景则存在一定的限制。
视觉SLAM是指通过机器人的摄像头或激光雷达等传感器，实时地获取环境的图像或点云数据，并通过同时进行定位与地图构建的方式，来实现对机器人路径的跟踪与建模。
视觉SLAM方法常用的算法有ORB-SLAM、DSO等，它们通过特征点的提取与匹配，实现对机器人位置与环境地图的实时更新。
视觉SLAM的优势在于可以实现实时定位与地图构建，并且对于环境的要求较低，但对于大场景或者特定光照条件下的视觉SLAM仍然存在一定的挑战。
点云融合是指将多个传感器采集到的点云数据进行融合，得到更精确的三维模型。
常用的点云融合方法包括ICP（Iterative Closest Point）、RGB-D SLAM等，它们通过将不同传感器获取到的点云进行配准与融合，得到精确的三维重建结果。
点云融合方法适用于对大型场景进行建模，但对传感器之间的标定及数据同步要求较高。
基于视觉的三维重建技术综述
基于视觉的三维重建技术综述佟帅;徐晓刚;易成涛;邵承永【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2011(28)7【摘要】基于视觉的三雏重建仍然存在较大局限性.通过介绍基于视觉的三维重建技术的主要方法及其研究现状,对各种方法优缺点进行了比较分析,期望能够对该领域有较全面的把握,进一步明确未来的研究方向.%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.【总页数】7页(P2411-2417)【作者】佟帅;徐晓刚;易成涛;邵承永【作者单位】海军大连舰艇学院装备系统与自动化系,辽宁大连116018;海军大连舰艇学院装备系统与自动化系,辽宁大连116018;海军大连舰艇学院装备系统与自动化系,辽宁大连116018;海军大连舰艇学院装备系统与自动化系,辽宁大连116018【正文语种】中文【中图分类】TP391.9【相关文献】1.基于计算机视觉的三维重建技术综述 [J], 徐超;李乔2.基于计算机视觉的三维重建技术综述 [J], 王琳;贾金于;韩亦炀3.基于计算机视觉的三维重建技术综述 [J], 徐超;李乔4.基于双目视觉的三维重建技术研究 [J], 符亚云;胡庆胜;牛一;杨少杰5.基于计算机视觉的人体内腔三维重建技术综述 [J], 吴海滨;徐若彤;王爱丽;于晓洋;岩堀祐之;赵蓝飞;刘赫因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
计算机视觉中的三维重建与立体视觉技术
计算机视觉中的三维重建与立体视觉技术计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”和“理解”图像或视频的领域。
三维重建和立体视觉是计算机视觉领域中的两个重要分支，它们可以帮助计算机更好地理解和处理图像数据，并为许多应用提供支持。
三维重建是指从一系列的二维图像或视觉数据中恢复出场景的三维结构和形状。
这种技术在计算机图形学、虚拟现实、增强现实、机器人导航等领域中具有广泛应用。
三维重建的过程可以分为两个主要步骤：摄像机姿态恢复和场景重建。
摄像机姿态恢复是指根据图像间的特征点匹配关系推测出相机的位置和姿态。
场景重建则是通过三角剖分、立体匹配等技术，将摄像机拍摄到的多个视角的图像恢复为三维场景的点云或网格表示。
三维重建技术可以应用于建筑、文物保护、医疗影像等领域，为人们提供更加真实、直观的可视化体验。
立体视觉技术是指通过模拟人类双眼视觉原理，实现计算机对物体深度感知与识别的能力。
立体视觉技术主要利用相机的双目获取图像，通过左右图像间的差异或视差来计算物体的深度信息。
立体视觉技术的核心问题是立体匹配，即根据左右图像间的特征点匹配关系，找出对应的像点，并通过视差计算出物体的深度。
立体视觉在机器人导航、自动驾驶、三维重建等领域中起到关键作用。
例如，在自动驾驶领域，通过识别和跟踪车辆周围的物体深度，车辆可以做出相应的决策，避免碰撞和安全行驶。
在计算机视觉中，三维重建和立体视觉技术通常是相互关联的。
三维重建需要依赖立体视觉技术来获取左右图像之间的匹配关系，从而推测出摄像机的位置和姿态。
立体视觉技术则可以借助三维重建的结果来提取更加准确的立体匹配特征，从而获得更精确的深度估计。
这种相互关联的应用使得三维重建和立体视觉技术在计算机视觉领域中具有广泛的应用前景。
三维重建与立体视觉技术的发展离不开计算机硬件和算法的支持。
随着计算机硬件的不断提升和计算能力的增强，三维重建和立体视觉技术在实时性和精度上都得到了大幅度的提升。
同时，针对不同应用场景的需求，研究人员也提出了许多改进的算法和方法，比如基于深度学习的立体匹配算法、多视角的三维重建算法等。
机器视觉中的三维重建技术
机器视觉中的三维重建技术一、机器视觉简介机器视觉是一种利用计算机和数字处理技术对图像进行处理、分析、识别和理解的技术，是人工智能领域的重要分支之一。
机器视觉系统通过摄像机捕捉到的图像，模拟人类的视觉系统分析、处理信息，并进行相应的行为控制。
由于机器视觉具有高精度、高速度、可自动化等特点，被广泛应用于工业、医疗、教育、安防等领域。
二、三维重建技术的意义三维重建技术通过对图像进行分析、处理，将二维图像恢复为三维模型，可以为机器视觉系统提供更加真实、准确的信息。
同时，在制造业、生物医学、广告等领域，三维重建技术也有广泛的应用。
三、三维重建技术的分类1、体视法体视法通过对目标物体进行扫描，获取对应的图像数据，再通过计算机处理，重构出三维模型。
常见的体视法有CT（computer tomography，计算机断层扫描）、MRI（magnetic resonance imaging，磁共振成像）等。
2、结构法结构法通过对相机、步进电机等设备进行控制和标定，测量目标物体在不同视角下的几何信息，再通过计算机处理，生成三维模型。
常见的结构法有立体视觉、激光测距等。
四、三维重建技术的应用1、制造业在制造业中，三维重建技术可以用于快速原型制造、CAD （computer aided design，计算机辅助设计）等方面。
例如，在原型制造中，可以通过三维重建技术将二维纸张数据转化为三维数据，从而快速进行原型制造，并提高制造效率和精度。
2、生物医学在生物医学中，三维重建技术可以用于医学成像、手术仿真、人体解剖学等方面。
例如，在医学成像中，可以通过CT等技术获取人体部位的三维数据，从而更加准确地进行诊断和治疗规划。
3、广告在广告中，三维重建技术可以应用于虚拟现实、增强现实等方面，为广告营销带来更加丰富、灵活的展示效果。
例如，在虚拟现实中，可以通过三维重建技术建立虚拟世界，从而为用户带来更加沉浸的体验。
五、技术展望随着计算机技术的不断发展和视觉处理算法的不断优化，三维重建技术将会在各个领域得到更加广泛的应用。
基于机器视觉的3D重建与建模技术研究
基于机器视觉的3D重建与建模技术研究摘要：机器视觉技术是计算机科学和工程领域的一个重要分支，其应用广泛，包括物体识别、场景理解和3D重建与建模等领域。
本文着重探讨基于机器视觉的3D重建与建模技术的研究进展，并对其在实际应用中的潜在价值进行分析。
引言：随着技术的不断发展，机器视觉技术已经成为计算机科学和工程领域的热点研究方向之一。
从简单的边缘检测到复杂的物体识别和场景理解，机器视觉技术越来越深入人们的日常生活中。
其中，基于机器视觉的3D重建与建模技术是一个引人注目的研究领域。
1. 3D重建与建模技术的概述3D重建与建模技术是通过使用图像或视频数据，利用计算机算法恢复三维场景的形状和结构。
一般来说，这个过程包括以下几个步骤：图像采集，特征提取，相机位姿估计，点云生成，模型重建和纹理映射等。
2. 基于机器视觉的3D重建与建模技术的研究方法基于机器视觉的3D重建与建模技术的研究方法可以分为基础几何方法和深度学习方法两大类。
基础几何方法主要通过几何计算和优化方法，从视觉数据中恢复三维场景的形状和结构。
而深度学习方法则是利用深度神经网络模型，通过训练大量数据，进行特征提取和模型重建等任务。
3. 基于机器视觉的3D重建与建模技术的应用领域基于机器视觉的3D重建与建模技术在各个领域都有广泛的应用。
例如，在建筑领域中，可以利用该技术实现建筑结构的快速测量和检测；在文化遗产保护领域中，可以利用3D重建技术实现文物的数字化保存和展示；在虚拟现实和增强现实应用中，可以利用该技术实现真实感场景的生成和呈现。
4. 基于机器视觉的3D重建与建模技术的挑战与未来发展方向尽管基于机器视觉的3D重建与建模技术取得了很大的进展，但仍然存在一些挑战。
首先，从2D图像中恢复场景的3D形状和结构仍然是一个复杂的问题。
还有，如何处理大规模的数据和实现实时的重建与建模仍然是一个亟待解决的问题。
未来的发展方向包括优化算法的设计，改进深度神经网络模型，提高算法的鲁棒性和效率等。
基于视觉的三维重建关键技术研究综述
基于视觉的三维重建关键技术研究综述一、本文概述三维重建技术是指从二维图像中恢复出三维物体的几何形状和结构信息的技术。
随着科技的发展，基于视觉的三维重建技术在医疗、工业、安防、娱乐等领域得到了广泛应用。
本文旨在综述三维重建的关键技术，为相关领域的研究提供参考。
二、三维重建技术概述2、1随着计算机视觉和图形学技术的飞速发展，基于视觉的三维重建技术已成为当前研究的热点之一。
三维重建技术旨在从二维图像或视频序列中恢复出物体的三维形状和结构，具有广泛的应用前景。
在医疗、工业、虚拟现实、增强现实、文物保护、安防监控等领域，三维重建技术都发挥着重要的作用。
在医疗领域，三维重建技术可以用于辅助诊断和治疗，如通过CT或MRI等医学影像数据生成三维人体内部结构模型，帮助医生更准确地了解病情并制定治疗方案。
在工业领域，三维重建技术可以用于产品质量检测、逆向工程等，提高生产效率和产品质量。
在虚拟现实和增强现实领域，三维重建技术可以为用户提供更加真实、沉浸式的交互体验。
在文物保护领域，三维重建技术可以用于对文物进行数字化保护和展示，让更多人能够欣赏到珍贵的文化遗产。
在安防监控领域，三维重建技术可以用于实现更加智能的监控和预警，提高安全防范能力。
因此，研究基于视觉的三维重建关键技术对于推动相关领域的发展和应用具有重要意义。
本文将对基于视觉的三维重建关键技术进行综述，旨在为相关领域的研究人员和实践者提供参考和借鉴。
21、2近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，其强大的特征提取和学习能力为三维重建带来了新的机遇。
深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够从大量的图像数据中学习到有效的特征表示，进而用于三维重建任务。
深度学习模型，尤其是卷积神经网络，已被广泛用于从单张或多张图像中预测三维形状。
这类方法通常利用大量的图像-三维模型对作为训练数据，通过监督学习的方式学习从二维图像到三维形状的映射关系。
基于视觉的三维重建关键技术研究综述
第46卷第4期自动化学报Vol.46,No.4 2020年4月ACTA AUTOMATICA SINICA April,2020基于视觉的三维重建关键技术研究综述郑太雄1黄帅1李永福2冯明驰1摘要三维重建在视觉方面具有很高的研究价值,在机器人视觉导航、智能车环境感知系统以及虚拟现实中被广泛应用.本文对近年来国内外基于视觉的三维重建方法的研究工作进行了总结和分析,主要介绍了基于主动视觉下的激光扫描法、结构光法、阴影法以及TOF(Time offlight)技术、雷达技术、Kinect技术和被动视觉下的单目视觉、双目视觉、多目视觉以及其他被动视觉法的三维重建技术,并比较和分析这些方法的优点和不足.最后对三维重建的未来发展作了几点展望.关键词三维重建,主动视觉,被动视觉,关键技术引用格式郑太雄,黄帅,李永福,冯明驰.基于视觉的三维重建关键技术研究综述.自动化学报,2020,46(4):631−652DOI10.16383/j.aas.2017.c170502Key Techniques for Vision Based3D Reconstruction:a ReviewZHENG Tai-Xiong1HUANG Shuai1LI Yong-Fu2FENG Ming-Chi1Abstract3D reconstruction is important in vision,which can be widely used in robot vision navigation,intelligent vehicle environment perception and virtual reality.This study systematically reviews and summarizes the progress related to3D reconstruction technology based on active vision and passive vision,ser scanning,structured light,shadow method,time offlight(TOF),radar,Kinect technology and monocular vision,binocular vision,multi-camera vision,and other passive visual methods.In addition,extensive comparisons among these methods are analyzed in detail.Finally, some perspectives on3D reconstruction are also discussed.Key words3D reconstruction,active vision,passive vision,key techniquesCitation Zheng Tai-Xiong,Huang Shuai,Li Yong-Fu,Feng Ming-Chi.Key techniques for vision based3D reconstruc-tion:a review.Acta Automatica Sinica,2020,46(4):631−652三维重建经过数十年的发展,已经取得巨大的成功.基于视觉的三维重建在计算机领域是一个重要的研究内容,主要通过使用相关仪器来获取物体的二维图像数据信息,然后,再对获取的数据信息进行分析处理,最后,利用三维重建的相关理论重建出真实环境中物体表面的轮廓信息.基于视觉的三维重建具有速度快、实时性好等优点,能够广泛应用于人工智能、机器人、无人驾驶、SLAM (Simultaneous localization and mapping)、虚拟现收稿日期2017-10-24录用日期2018-07-05Manuscript received October24,2017;accepted July5,2018国家自然科学基金(61773082,51505054),重庆市基础与前沿技术项目(cstc2018jcyjAX0684),重庆邮电大学交叉项目(A2018-02),重庆市重点产业共性关键技术创新专项项目(cstc2015zdcy-ztzx60002)资助Supported by National Natural Science Foundation of China (61773082,51505054),Basic Science and Emerging Technology of Chongqing(cstc2018jcyjAX0684),Project of Crossing and Emerging Area of CQUPT(A2018-02),and Chongqing Science and Technology Commission(cstc2015zdcy-ztzx60002)本文责任编委桑农Recommended by SANG Nong1.重庆邮电大学先进制造工程学院重庆4000652.重庆邮电大学自动化学院重庆4000651.College of Advanced Manufacturing Engineering,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing4000652.College of Automation,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing400065实和3D打印等领域,具有重要的研究价值[1−3]，也是未来发展的重要研究方向.1963年,Roberts[4]首先提出了使用计算机视觉的方法从二维图像获取物体三维信息的可能性,也就是从这时开始,基于视觉的三维重建快速发展,涌现出了许多新方法.从发表在ICCV(Interna-tional Conference on Computer Vision)、ECCV (European Conference on Computer Vision)和CVPR(International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)等知名国际会议上的相关论文数量增长情况便可看出其研究发展程度.发达国家对于三维重建技术的研究工作起步比较早,研究相对比较深入.1995年,日本东京大学的Kiyasu等[5]利用物体反射的M-array coded 光源影像对物体表面进行三维重建.随着研究更进一步的深入,2006年,Snavely等[6]开发出了Photosynth和Photo Tourism两个三维重建系统.这两个系统的优点是能够自动计算每一帧图像的视点,从而可以重建出物体的稀疏三维模型.遗憾的是,稀疏三维模型重建的效果并不是很清晰,可视化程度较低,需要进行稠密三维模型重建.2008年,632自动化学报46卷Pollefeys等[7]在相机焦距不变的条件下对重建物体的周围拍摄多幅图像,通过特征提取、匹配和多视几何关系等步骤对相机进行标定并重建三维模型. 2009年,Furukawa等[8]提出了一种基于面片的多视图立体重建方法,这种方法的优点是重建出的物体轮廓完整性较好、适应性较强,而且不需要初始化数据.此外,2013年,微软研究院推出的Kinect Fusion项目[9]在三维重建领域取得了重大突破,与三维点云拼接不同,它主要采用一台Kinect围绕物体进行连续扫描,并且实时地进行物体的三维模型重建,这样做有效地提高了重建精度.微软研究院(Microsoft Research)在ISMAR2015会议上公布了Mobile Fusion项目[10],这个项目使用手机作为一台3D扫描仪,可以拍摄出各种3D场景图像.国内对于三维重建的研究虽然相对落后,但也取得了不错的成果.1996年,中科院的李利等[11]提出了恢复室内场景的三维重建技术.2002年,中科院的Zhong等[12]提出了一种新的匹配方法–半稠密匹配法,这种方法解决了稀疏匹配重建出的物体信息较少和稠密匹配重建出的点云物体信息较多等问题. 2003年,中科院的Lei等[13]利用Kruppa方程进行相机的自标定,成功研发出了CVSuite软件[14],该软件实现了利用不同视角的影像进行三维建模. 2014年,西安电子科技大学的张涛[15]提出了一种基于单目视觉的三维重建方法,这种方法利用获取的空间稀疏三维点云,再使用欧氏重建和射影重建方法,从而重建出获取图像的真实场景.近年来,三维重建技术的研究和应用得到了快速的发展,但仍然面临着许多问题.为此,本文将对近些年来基于视觉的三维重建技术方法的主要进展和部分具有代表性的研究成果进行介绍,为科研人员提供参考,并以此为基础,通过对比和分析,探究三维重建技术研究中的难点和热点,以及可能的发展趋势.在接下来章节中,本文将从现有技术分析总结和未来发展方向两个方面讨论三维重建关键技术问题,具体安排如下:第1节总结了三维重建的方法;第2节对各种方法进行了分析,并比较了各种方法的优缺点、自动化程度、重建效果、实时性以及应用场景;第3节总结了三维重建关键技术以及未来的发展方向,并总结概括了本文内容.1三维重建方法从整体上来看,三维重建技术主要通过视觉传感器来获取外界的真实信息,然后,再通过信息处理技术或者投影模型得到物体的三维信息,也就是说,三维重建是一种利用二维投影恢复三维信息的计算机技术[16−17].1997年,V´a rady等[18]将数据获取方式分为接触式和非接触式两种.2005年,Isgro 等[19]又将非接触式方法分为主动式和被动式两类.主动式需要向场景中发射结构光源,然后再通过计算和提取光源在场景中的投影信息来检测目标位置并进行测量.被动式不使用任何其他能量,而是通过获取外界光源的反射来进行三维测量.接触式方法其实就是利用某些仪器能够快速直接测量场景的三维信息[20],主要包括触发式测量、连续式测量、CMMs(Coordinate measuring ma-chines)和RA(Robotics arms)等.虽然,接触式方法有其独特的优点,但是该方法只能应用于仪器能够接触到测量场景的场合.而且,在测量某些加工精密物体表面时,很可能会划伤被测物体的表面,造成被测物体某种程度的损坏,影响其性能.非接触式方法是在不接触被测量物体的前提下,利用影像分析模型原理来获取被测物体的数据信息.虽然,这种方法的精度并没有接触式高,但是,这种方法的应用范围比接触式方法更广泛.由于接触式测量不属于视觉测量,因此本文只对非接触式方法进行详细介绍.非接触式主要包括主动视觉法和被动视觉法;主动视觉又包括激光扫描法、结构光法、阴影法、TOF 技术、雷达技术、Kinect技术等;被动视觉法根据摄像机数目的不同分为单目视觉法、双目视觉法和多目视觉法;根据原理(匹配方法)不同又可以分为区域视觉法、特征视觉法等;根据应用方法也可以分为运动恢复结构法和机器学习法等.三维重建技术的分类如图1所示.1.1基于主动视觉的三维重建技术基于主动视觉的三维重建技术主要包括激光扫描法[21−22]、结构光法[23]、阴影法[24]和TOF技术[25]、雷达技术[26]、Kinect技术[27]等.这些方法主要利用光学仪器对物体表面进行扫描,然后,通过分析扫描数据,重建物体表面的三维结构.此外,这些方法还可以获取目标表面的其他一些细节信息,从而能够精确地重建出目标物的三维结构.1.1.1激光扫描法激光扫描法其实就是利用激光测距仪来进行真实场景的测量.首先,激光测距仪发射光束到物体的表面,然后,根据接收信号和发送信号的时间差确定物体离激光测距仪的距离,从而获得测量物体的大小和形状.该方法的优点是不仅可以建立简单形状物体的三维模型,还能生成不规则物体的三维模型,而且生成的模型精度比较高.激光扫描数据处理流程如图2所示,首先,通过激光扫描法获取点云数据,然后与原始获得的数据进行配准获得配准后的点云数据,最后对获取的点云数据进行一系列的处理,从而获取目标物的三维模型.4期郑太雄等:基于视觉的三维重建关键技术研究综述633图1三维重建技术分类Fig.1Classification of3D reconstructiontechnology图2激光扫描数据处理流程Fig.2The process of laser scanning data processing20世纪60年代,欧美一些国家就已经对三维激光扫描技术进行了研究.在很早以前,斯坦福大学就已经开展了大规模的地面固定激光扫描系统的研究,获得了较精确的实验结果.1999年,Yang等[28]介绍了三角法激光扫描,详细地论述了在大型曲面测量原理的基础上影响激光扫描测量精度的几个因素.2003年,Boehler等[29]分析并验证了使用不同种类的三维激光扫描仪对实验结果的影响.更进一步,2006年,Reshetyuk[30]详细地分析了脉冲式地面激光扫描仪的误差来源以及影响程度,并对该误差模型进行了评价.2007年,Voisin等[31]研究环境光线对三维激光扫描的影响.至此,三维激光扫描仪步入了一个新的里程碑.1.1.2结构光法随着科技的不断进步,三维重建技术涌现出了许多研究方向,其中结构光法就是三维重建技术的主要研究方向之一[32].结构光法的原理是首先按照标定准则将投影设备、图像采集设备和待测物体组成一个三维重建系统;其次,在测量物体表面和参考平面分别投影具有某种规律的结构光图;然后再使用视觉传感器进行图像采集,从而获得待测物体表面以及物体的参考平面的结构光图像投影信息;最后,利用三角测量原理、图像处理等技术对获取到的图像数据进行处理,计算出物体表面的深度信息,从而实现二维图像到三维图像的转换[33−36].按照投影图像的不同,结构光法可分为:点结构光法、线结构光法、面结构光法、网络结构光和彩色结构光.基于结构光法的三维重建主要利用光学三角测量原理来计算物体的深度信息.它主要通过扫描仪中的光源、光感应器和反射点构成的三角关系来计算目标物体的深度信息,从而实现目标物体的三维重建.三角测量又可以分为:单光点测量、单光条测634自动化学报46卷量和多光条测量.如图3为结构光三角测量原理示意图.图3结构光三角测量原理示意图Fig.3Schematic diagram of the principle of structuredlight triangulation如图3所示,假设物体坐标(X W ,Y W ,Z W )为世界坐标与被测量的图像坐标(u,v )以及投影角θ之间的关系如下:[X W ,Y W ,Z W ]=bf cos θ−u[u,v,f ](1)自20世纪80年代以来,基于结构光法的三维重建越来越受到国外研究人员的关注.2000年,Kowarschik 等[37]采用了一种光栅结构法的三维测量系统,解决了结构光在测量中存在的遮挡问题.2002年,Shakhnarovich 等[38]提出了利用多种点结构光投影的光点法进行三维重建.2004年,Salvi 等[39]采用结构光条法,将激光发射的光束直接通过圆柱体透镜,然后,再使用步进电机匀速转动圆柱体透镜,使光束能够完全扫过测量物体的表面,进而可以获得物体的图像信息并进行信息的提取和三维测量.国内也在这方面做了大量的研究,2002年,张广军等[40]建立了结构光三维双视觉RBF (Radial basis function)神经网络模型,这种模型的优点是不需要考虑外在因素的影响,从而使该模型具有较高的精度.同年,天津大学首先研制了可以应用于生物医学、工业测量等领域的线结构光轮廓传感器[41].2004年,清华大学研究出了线结构光的多用途传感器,这种传感器的优点是可以对运动的物体以及腐蚀性的物体进行三维测量和重建,特别适合于对移动物体和腐蚀性表面的快速、在线、非接触的测量与重建[42].1.1.3阴影法阴影法是一种简单、可靠、低功耗的重建物体三维模型的方法[43−44].这是一种基于弱结构光的方法,与传统的结构光法相比,这种方法要求非常低,只需要将一台相机面向被灯光照射的物体,通过移动光源前面的物体来捕获移动的阴影,再观察阴影的空间位置,从而重建出物体的三维结构模型.这种方法的优点是检测速度快、精度高.阴影法主要分为这几种类型:平行光的直接阴影法、点光源发散光的直接阴影法、微观阴影法、聚焦阴影法、立体和全息阴影法和大型阴影法.最经典的平行光阴影法如图4所示,该方法使用点光源通过聚焦透镜和针孔,再利用凹透镜原理使其转换成平行光投影到毛玻璃片上,其中ε表示平行光投影到毛玻璃片上产生的误差.图4平行光阴影法Fig.4Parallel photocathode从国内外的研究来看,阴影被分为硬阴影和软阴影.与硬阴影相比,软阴影要考虑物体之间的几何特征,更加难以实现,但是,显示效果更加真实.在真实的世界中,由于光源比较复杂以及物体之间有光照的影响,形成的阴影明暗程度并不是唯一的,所以,使用阴影法实现三维空间的物体重建是非常复杂的过程[45−48],该方法不适合于实时性较高的三维场景.1.1.4TOF 技术TOF (Time of flight)法是主动测距技术的一种,可从发射极向物体发射脉冲光,遇到物体反射后,接收器收到反射光时停止计时,由于光和声在空气中的传播速度是不变的,从而通过发射到接收的时间差来确定物体的距离,进而确定产生的深度信息,其原理如式(2)所示:d =n +ϕ2π2λ(2)其中,λ表示脉冲的波长;n 表示波长的个数;ϕ表示脉冲返回时的相位;d 表示物体离发射之间的距离.TOF 相机的研究相对比较早,与二维测距仪相比具有较大的优势,它可以从三维点云中直接获取场景的几何信息.2014年,微软推出了Kinect 2.04期郑太雄等:基于视觉的三维重建关键技术研究综述635传感器,采用TOF技术来计算深度,从而获得三维点云信息.文献[49−50]使用TOF相机获取的深度信息提取出场景中的几何信息.2008年,May等[49]使用两帧之间匹配数据中对应的方向向量来提高定位精度.2009年,Hedge等[50]运用提取的方向向量来探测不容易识别的路平面.同年,Pathak等[51]利用方向向量建立三维地图,为移动机器人提供导航信息.然而,由于TOF相机获取的三维点云信息存在比较多的误差点,只依靠几何信息来构建地图和定位会产生较大的误差.Stipes等[52]采用ICP(Iterative closest point)算法拼接TOF两帧之间的数据,通过获取的三维点云来实现ICP的迭代过程.May等[53]通过SLAM算法解决两帧之间的数据匹配问题.1.1.5雷达技术雷达作为一种很常见的主动视觉传感器,可以通过发射和接收的光束之间的时间差来计算物体的距离、深度等信息.如式(3)所示:d=c∆t2(3)式中,c为光速;∆t为发射与接受的时间间隔;d表示雷达到物体之间的距离.在20世纪60年代激光雷达传感器迅速发展,这种传感器通过激光束的扫描,可以得到周围环境的深度信息.本部分仅介绍激光雷达的相关应用,其他雷达不再赘述.激光雷达的数学模型可以表示为:XYZ=λa1a2a3b1b2b3c1c2c3xyz+X SY SZ S(4)其中,X,Y,Z是空间点的三维坐标;a i,b i,c i为3个空间姿态角组成的方向余弦;x,y,z为空间扫描点坐标;X S,Y S,Z S为激光雷达扫描器的直线外方位元素;通过式(4)可以获得物体的空间三维坐标.2004年,Streller等[54]对激光雷达获取的扫描点进行聚类,从而实现智能车前方目标的检测.2005年,Schwalbe等[55]利用激光雷达获取点云数据,然后采用线追踪近邻面将点云数据进行分段投影,最后重建出建筑物的三维模型.2007年,Weiss等[56]使用激光雷达聚类的方法来提取智能车前方车辆的轮廓信息,然后对目标车辆进行三维重建,从而获取形状信息,最后采用模式识别算法,结合得到的轮廓和形状信息对目标车辆进行检测.2010年,胡明[57]提出了边界保持重建算法,利用激光雷达获取的点云数据选取二次曲面进行局部拟合,再使用单元分解的方法对拟合曲面进行点云拼接,从而实现了点云的三维重建.2012年,魏征[58]使用车载激光雷达获取建筑物的点云数据进行了几何重建.1.1.6Kinect技术Kinect传感器是最近几年发展比较迅速的一种消费级的3D摄像机,它是直接利用镭射光散斑测距的方法获取场景的深度信息[59],Kinect在进行深度信息获取时采用的是第1.1.2节所介绍的结构光法,下面主要是对Kinect技术研究现状进行简要概述.由于Kinect价格便宜,自2010年发售以来,受到了国内外的广泛关注,并开始使用Kinect进行三维重建的研究.Kinect传感器如图5所示.图5Kinect传感器Fig.5Kinect sensorKinect传感器中间的镜头为摄像机,左右两端的镜头被称为3D深度感应器,具有追焦的功能,可以同时获取深度信息、彩色信息、以及其他信息等. Kinect在使用前需要进行提前标定,大多数标定都采用张正友标定法[60].2011年,Smisek等[61]为了解决Kinect传感器无法找到棋盘格角点问题,对Kinect深度相机自身的红外发射器进行遮挡,并使用卤素灯生成红外图像,从而标定Kinect传感器两个相机之间的位置.2014年,Zollh¨o fer等[62]为了解决Kinect获取的深度信息含有噪声的问题,使用高斯滤波器进行滤波处理,从而减小了噪声影响.目前,使用Kinect进行三维重建的研究比较流行.2014年,Henry等[63]最早使用Kinect相机对室内环境进行三维重建,得到的效果不是很好,重建的模型有很多黑色斑点,实时性也较差,需要进一步提高其性能.为了解决这些问题,2012年,Henry 等[64]使用了重投影误差的帧间配准、FAST特征等优化方法对其进行了改进,实时性得到了显著提高.2011年,Newcombe和Izadi等[65−66]开发了Kinect Fusion系统,该系统利用获取的深度信息生成三维点云及法向量,从而可以对场景进行三维重建,其结果更加精确.2013年,吴侗[67]采用体密度变化率直方图的方法对点云数据进行分割和检测,然后,对于Kinect采集到的纹理信息使用卷包裹算法,从而完成了对点云数据的三维重建.表1所示为主动视觉常用方法优缺点的对比.636自动化学报46卷表1主动视觉方法对比Table1Active visual method comparison方激光扫描结构光阴影TOF技雷达技Kinect技法法[28−31]法[32−42]法[43−48]术[49−53]术[54−58]术[59−67]1.重建结果 1.简单方便、 1.设备简单,图像 1.数据采集频 1.视场大、扫描 1.价格便宜、轻优很精确;无破坏性;直观;率高;距离远、灵敏度便;2.能建立形 2.重建结果速 2.密度均匀, 2.垂直视场角高、功耗低; 2.受光照条件的点状不规则物率快、精度高、简单低耗,对图像大; 2.直接获取深度影响较小；体的三维模能耗低、抗干的要求非常低. 3.可以直接提信息,不用对内部 3.同时获取深度型.扰能力强.取几何信息.参数进行标定.图像和彩色图像.1.需要采用 1.测量速度慢； 1.对光照的要求较 1.深度测量系统 1.受环境的影响 1.深度图中含有算法来修补 2.不适用室外高,需要复杂的记误差大;较大;大量的噪声；漏洞;场景.录装置; 2.灰度图像对比 2.计算量较大, 2.对单张图像的缺 2.得到的三 2.涉及到大口径度差、分辨率低;实时性较差；重建效果较差.维点云数据的光学部件的消 3.搜索空间大、量非常庞大,像差设计、加工效率低;点而且还需要和调整. 4.算法扩展性差,对其进行配空间利用率低.准,耗时较长；3.价格昂贵.1.2基于被动视觉的三维重建技术1.2.1根据相机数目分类基于被动视觉的三维重建技术是通过视觉传感器(一台或多台相机)获取图像序列,进而进行三维重建的一种技术.这种技术首先通过视觉传感器(一台或多台相机)获取图像序列,然后提取其中有用的信息,最后,对这些信息进行逆向工程的建模,从而重建出物体的三维结构模型.该方法的优点是能够应用于各种复杂的环境中,对主动视觉法具有很好的补足.另外,它具有价格较低,操作简单,实时性较高,对光照要求较低以及对场景没有要求的优点,容易实现;不足的是重建精度不是很高.由于主动视觉方法受环境及设备等因素的限制,近几年,人们投入大量精力用于被动视觉方法的研究上.根据相机数量的不同,被动视觉的三维重建技术可以分为单目视觉、双目视觉和多目视觉,这一部分将重点从相机数目的角度对被动视觉的三维重建技术进行总结和分类.1.2.1.1单目视觉法单目视觉是仅使用一台相机进行三维重建的方法,该方法简单方便、灵活可靠、处理时间相对较短,而且价格便宜,使用范围比较广,能够使用在三维测量和检测等领域.为了进一步表示空间中任意一个三维点P在世界坐标系转换到二维图像坐标系之间的关系,关系坐标可以表示为:uv1=f x0u00f y v0001·R t01X WY WZ W1(5)其中,(X W,Y W,Z W)为空间中的三维点;(R t)称为旋转矩阵和平移向量;f x和f y是摄像机在两个方向上的焦距;(u0,v0)是摄像头主点在图像坐标系下的坐标;(u,v)是图像坐标系下的坐标;从而通过式(5)可以求解出任意空间一点的三维坐标.基于单目视觉的三维重建流程如图6所示.单目视觉主要提取图像中的亮度、深度、纹理、轮廓、几何形状、特征点等特征信息.由于这些特征信息已经在文献[68]中详细阐述过,为了使相关研究人员以及读者能够更好地了解发展趋势以及能够清楚它们之间在三维重建中的优缺点,这一部分简要的概述图像中所包含的特征信息.1)明暗度恢复形状法明暗度恢复形状法,简称SFS(Shape from shading),即通过分析图像中的明暗度信息,利用表面的反射模型,获取物体表面的法向信息,从而恢复出物体的三维轮廓,图像在(u,v)处的像素强度4期郑太雄等:基于视觉的三维重建关键技术研究综述637I uv 可以表示为:I uv =R I (ρ,n,s,v )(6)其中,R I 表示反射图;ρ为表面反射率;n 是表面法向量;s 表示入射光方向;v 表示反射光方向.明暗度恢复形状法的概念最早由Horn [69]于1970年提出.1989年,Penna [70]提出了PSFS (Per-spective shape from shading)方法,这种方法其实就是用透视投影替代正交投影的明暗度恢复法.1994年,Bakshi 等[71]提出了使用非朗伯特模型的明暗度法.2008年,Vogel 等[72]综合以上两种方法又提出了基于非朗伯特模型的PSFS 方法.图6基于单目视觉的三维重建流程Fig.63D reconstruction process based onmonocular vision2)光度立体视觉法虽然SFS 可以从单幅图像中获取物体的三维信息,但是其信息量比较少,而且重建出来的三维模型的效果也不是很好.于是,Woodham [73]于1980年对明暗度恢复形状法的不足进行改进,提出了光度立体视觉法,简称PS (Photometric stereo).光度立体视觉法首先将单个摄像机固定在目标物体的正上方,然后通过光源发出的光线从不同的角度射到目标物体的表面,最后通过摄像机获取多幅图像,从而得到图像的灰度值与目标物体的关系以此来恢复三维物体的形状.随后,许多研究人员在光度立体视觉法的基础上又有了进一步的研究.2003年,Noakes 等[74]在光度立体视觉法中提出非线性与噪声减除的方法.2004年,Horovitz 等[75]在光度立体视觉法中引入了控制点和梯度场的概念.2005年,Tang 等[76]使用可信度传递与马尔科夫随机场[77]的方法对光度立体视觉法进行了优化.2007年,Sun 等[78]采用非朗伯特模型的光度立体视觉法.2009年,Vlasic 等[79]提出了使用多视角进行三维重建的方法.2010年,Shi 等[80]提出了自标定的光度立体视觉法.Morris 等[81]使用了动态折射立体法对物体表面进行三维重建.Higo [82]提出了对非刚性不规则物体进行三维重建的方法.这些方法在一定程度上提高了三维重建的精度.这种方法可以用亮度方程进行表示:I (x,y )=k (x,y )×N (x,y )×S (7)其中,I 为图像亮度;S 为光源向量;N 为物体表面的法向量;k 是由物体表面反射系数、光源强度、摄像机对光敏感度共同决定的系数.光度立体视觉法在不同光照的条件下通过摄像机拍摄多幅图像,再根据不同图像的亮度方程进行联立,从而求解出物体表面的法向量,进而恢复物体的几何形状.3)纹理法纹理法简称SFT (Shape from texture).这种方法通过分析图像中物体表面的纹理大小和形状,来获取物体的三维信息,进而重建出物体的三维模型.纹理法分为两种,一种是基于频谱分析的方法,这种方法主要通过频域变换分析纹理单元的谱信息来恢复物体表面的法向,利用这些法向重建出物体的三维模型.1988年,Brown 等[83]采用傅里叶变换对物体的纹理进行了三维重建.2002年,Clerc 等[84]使用小波变换对物体表面进行了纹理分析和三维重建.另外一种则是在正交投影条件下基于后验概率分布的方法,这个方法是由Wiktin [85]于1981年最早提出的.2010年,Warren 等[86]为了使重建效果有进一步的提高,采用了透视投影模型对Wiktin 的方法进行了改进,通过实验验证了这种方法的可行性.4)轮廓法轮廓法简称SFS/SFC (Shape from silhou-ettes/contours).该方法主要是通过一个相机从多个角度拍摄图像来获取物体的轮廓信息,通过这些轮廓信息恢复物体的三维结构模型.轮廓法又可以分为体素法[87]、视壳法[88]和锥素法[89−91]三种.采用轮廓进行三维重建是由Martin 等[87]于1983年首次提出的方法,这种方法首先将物体所在的三维几何空间离散化为体素,然后再使用正向试探法,消除投影在轮廓区域以外的体素,进而可以获得物体的三维信息.为了进一步研究轮廓法的相关。
三维重建方法总结
三维重建方法总结
三维重建是通过利用图像或激光扫描等技术方法，将现实世界中的物体或场景转化为数字化的三维模型的过程。
以下是几种常见的三维重建方法的总结：
1. 集束法（Bundle Adjustment）：这是一种基于多视图几何的方法，通过将多个不同角度下的图像或激光扫描数据进行对齐和优化，从而恢复出物体或场景的三维结构和外观。
2. 结构光法（Structured Light）：在这种方法中，使用一个或多个结构光源对物体或场景进行照射，并通过对被照射物体或场景反射的光进行图像捕捉和处理，从而推断出物体或场景的三维形状。
3. 激光扫描法（Laser Scanning）：这是一种通过使用激光束扫描物体或场景表面的方法。
激光束可以测量表面的距离和形状，然后通过将这些距离和形状信息转化为点云数据，从而重建出物体或场景的三维模型。
4. 立体视觉法（Stereo Vision）：立体视觉利用从不同位置或视角捕捉到的图像，通过解决视差（视角差异）问题来实现三维重建。
通过计算图像中对应点之间的视差，并结合相机的参数，可以恢复出物体或场景的三维几何信息。
5. 深度学习方法：近年来，深度学习在三维重建领域取得了显著的成果。
使用深度学习方法，可以通过训练神经网络来从单张图像或多张图像中直接预测物体或场景的三维结构。
以上是几种常见的三维重建方法的总结。
每一种方法都有其适用的场景和局限性，选择合适的方法需要根据具体的需求和条件进行综合考虑。
随着技术的不断进步，未来的三维重建方法还将有更加广阔的发展空间。
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。
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。
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收稿日期：2011-01-13；修回日期：2011-03-30基金项目：国家自然科学基金资助项目（60975016，61002052）作者简介：佟帅（1987-），男（满族），辽宁宽甸人，硕士研究生，主要研究方向为机器视觉、三维重建（tongs05@163．com ）；徐晓刚（1967-），男，浙江永康人，教授，博士，主要研究方向为信号分析、图像处理、虚拟仿真；易成涛（1974-），男，湖北随州人，副教授，博士，主要研究方向为图像处理、机器视觉；邵承永（1974-），男，河北石家庄人，博士，主要研究方向为图像图形处理、信息安全．基于视觉的三维重建技术综述*佟帅，徐晓刚，易成涛，邵承永（海军大连舰艇学院装备系统与自动化系，辽宁大连116018）摘要：基于视觉的三维重建仍然存在较大局限性。
通过介绍基于视觉的三维重建技术的主要方法及其研究现状，对各种方法优缺点进行了比较分析，期望能够对该领域有较全面的把握，进一步明确未来的研究方向。
关键词：基于视觉的三维重建；单目视觉；双目视觉；三目视觉；综述中图分类号：TP391.9文献标志码：A文章编号：1001-3695（2011）07-2411-07doi ：10．3969/j．issn．1001-3695．2011．07．003Overview on vision-based 3D reconstructionTONG 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 ofthese 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 ；overview0引言使用建模软件进行三维建模是常用的方法，但建模所需要耗费的大量人力、物力常常让人望而却步，重建效果也往往差强人意。
基于视觉的三维重建技术为解决这一问题提供了一条新的思路。
基于视觉的三维重建技术，即采用计算机视觉方法进行物体的三维模型重建，是指利用数字摄像机作为图像传感器，综合运用图像处理、视觉计算等技术进行非接触三维测量，用计算机程序获取物体的三维信息。
其优势在于不受物体形状限制，重建速度较快，可以实现全自动或半自动建模等，是三维重建的一个重要发展方向，能广泛应用于包括移动机器人自主导航系统、航空及遥感测量、工业自动化系统等在内的各个领域，由此项技术产生的经济效益极为可观。
作为计算机视觉技术的一个重要分支，基于视觉的三维重建技术以Marr 的视觉理论框架为基础，形成了多种理论方法。
例如，根据摄像机数目的不同，可分为单目视觉法、双目视觉法、三目视觉或多目视觉法；根据原理的不同，又可分为基于区域的视觉方法、基于特征的视觉方法、基于模型的方法和基于规则的视觉方法等；根据获取数据的方式，可分为主动视觉法和被动视觉法等。
本文根据最近几年来的国内外研究情况，选取了基于视觉的三维重建技术中相关研究和实际应用比较多的几种方法进行介绍和比较分析，指出了今后面临的主要挑战和未来发展方向。
根据使用摄像机数目不同，本文将基于视觉的三维重建方法分为单目视觉方法、双目视觉方法和三目视觉方法三类进行了介绍，重点介绍了单目视觉方法。
1单目视觉方法单目视觉方法（monocular vision ）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（用X 表示）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X 恢复形状法（shape from X ）。
这一类方法设备结构简单，使用单幅或少数几张图像就可以重建出物体三维模型；不足的是通常要求的条件比较理想化，实际应用情况不是很理想，重建效果也一般。
后者通过匹配不同图像中的相同特征点，利用这些匹配约束求取空间三维点坐标信息，从而实现三维重建。
这种方法可以实现重建过程中的摄像机自标定，能够满足大规模场景三维重建的需求，且在图像资源丰富的情况下重建效果比较好；不足之处是运算量比较大，重建时间较长。
下面将介绍几种主要的单目视觉方法。
1.1明暗度法明暗度法，即明暗度恢复形状法（shape from shading ，SFS ）。
这种方法通过分析图像中的明暗度信息，运用反射光照模型，恢复出物体表面的法向信息进行三维重建。
Horn［1］于1970年首次提出了SFS 方法的概念，并给出了一个表示二维图像中各像素点明暗度与其对应的三维点的法向、反射率以及光照方向之间关系的非线性偏微分方程———明暗度方程。
但是这种SFS 方法是一个欠约束问题［2］，需要其他约束才能进行求解。
所以传统的SFS 方法还要基于三个假设：a ）第28卷第7期2011年7月计算机应用研究Application Research of Computers Vol．28No．7Jul．2011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。
在这些假设条件下，物体表面明暗度只由光源入射角的余弦决定，因此可以由明暗度求解物体表面法向。
但是基于这三个假设的模型存在两个问题：a）朗伯特模型是一种理想化的模型，真实物体通常不满足朗伯特模型；b）正交投影的病态性（解不唯一）问题———不同的表面也可以产生相同的图片，导致重建效果较差。
对问题a），有研究者提出了使用非朗伯特模型的SFS方法［3］。
对问题b），一种解决方案是添加辅助约束进行求解，但这类方法实用性较差，难以应用于实际图像。
另一种方案是使用透视投影替代正交投影的SFS方法，即PS-FS（perspective shape from shading）方法［4］。
这类方法在真实图像重建方面表现更好，也是目前普遍采用的方法。
综合以上两个问题，Vogel等人［5］提出了使用基于非朗伯特模型的PSFS 方法对真实图片进行重建，取得了不错的效果。
此外，Ecker等人［6］还提出一种针对多面体三维重建的多项式SFS方法，避免了求解偏微分方程比较困难的问题。
明暗度法的主要优势在于可以从单幅图像中恢复出比较精确的三维模型，可以应用于除镜面物体之外的几乎所有类型的物体。
但是明暗度法重建单纯依赖数学运算，效果不佳，而且由于对光照条件要求比较苛刻，需要精确知道光源的位置及方向等信息，使得明暗度法很难应用在室外场景等光线情况复杂的三维重建上。
1.2光度立体视觉法虽然明暗度法支持从单幅图像中重建三维模型，但单幅图像中可获取的信息较少，实际重建效果一般。
于是Woodham［7］对SFS方法进行了改进，提出了光度立体视觉法（photometric stereo）。
这种方法的基础是亮度方程：I（x，y）=k（x，y）ˑN（x，y）ˑS（1）其中：k是一个由物体表面反射系数、光源强度、摄像机光敏感度共同决定的系数；N为物体表面法向量；S为光源向量，I为图像亮度。
光度立体视觉法通过多个不共线的光源获得物体的多幅图像，再将不同图像的亮度方程联立，求解出物体表面法向量的方向，最终实现物体形状的恢复。
从技术上讲，使用两个光源即可得到物体法向信息，但使用多个光源可以利用数据冗余解决由阴影以及镜面反射等因素造成无法求解的问题，鲁棒性较好，重建效果也能够得到提高，因此当前的方法基本上都采用多个（4 6个）光源进行三维重建。
Noakes等人［8］阐述了在光度立体视觉法中进行非线性与噪声减除的方法。
Horovitz等人［9］在方法中引入了梯度场和控制点，提高了三维重建的精度。
Tang等人［10］使用可信度传递与马尔可夫随机场［11］的方法进行优化，提高了重建效果。
Basri等人［12］实现了光源条件未知情况下的三维重建。
Sun等人［13］提出了采用非朗伯特模型的方法，避免了朗伯特模型比较理想化的问题。
Hernandez等人［14］进一步提出了使用彩色光线进行重建的方法。
Shi等人［15］提出了自标定的光度立体视觉法。
此外，针对传统的光度立体视觉法均局限于对刚性物体重建的问题，还有人提出了针对动态表面［16］及非刚性不规则物体［17］进行三维重建的方法。
光度立体视觉法的优点与明暗度法相同，同时使用多幅图像避免了明暗度法存在的病态问题，而且采用多个光源也增加了约束条件，提高了方法的精确度和鲁棒性；其缺点也是难以应用于镜面物体以及室外场景物体的三维重建。
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。
纹理法的基本理论为：对于一个具有光滑表面并覆盖了重复纹理单元的物体，当被投影在二维图像上时，其上的纹理单元会发生变形，这种变形分为投影变形（projective distortion）和透视收缩变形（foreshortening distortion）。
投影变形使离图像平面越远的纹理单元看上去越小，透视收缩变形使与图像平面角度越大的纹理单元看上去越短。
由于这两种变形都可以从图像中测量得到，因此就可以分析变形后的纹理单元，反向求取物体表面法向和深度信息，进行三维重建。
Wiktin［18］最早提出了一种在正交投影条件下基于后验概率分布的SFT方法，不过这种方法只适用于具有等方向性纹理物体，而且受到正交投影固有二义性的影响，不适于实际应用。