基于图像的三维重建
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。
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。
基于切片图像的三维细胞重建研究
基于切片图像的三维细胞重建研究三维细胞重建是现代显微学和组织学领域中一个既困难又有挑战性的问题。
其涉及到从各种线路显微镜所拍摄的细胞切片图像中，还原出细胞形态、结构和功能三维信息的过程。
目前，基于切片图像的三维细胞重建已经成为学术界和产业界的研究热点。
在本文中，我们将介绍基于切片图像的三维细胞重建的研究进展以及现有的一些问题和挑战。
一、研究进展基于切片图像的三维细胞重建的研究始于20世纪80年代末期。
当时，T. Kurita等人曾采用了光学显微镜和计算机处理技术，对基于细胞水平的三维结构进行了初步重建。
但随着电镜和荧光显微镜技术的不断发展，基于切片图像的三维细胞重建开始吸引更多研究者的关注，技术也逐渐成熟。
如今，基于切片图像的三维细胞重建研究一般包括以下几步：1）对细胞切片图像进行图像预处理，包括图像去噪、滤波和增强等；2）对预处理后的图像进行细胞分割，目的是将细胞从背景中分离出来；3）对分割得到的单个细胞进行三维重建，建立细胞的三维结构；4）对细胞结构进行分析和表示，包括形态、尺寸、分布、构成等。
在以上步骤中，细胞分割技术是整个过程中最关键的一步。
细胞分割技术研究主要分为两类：基于阈值和基于机器学习。
基于阈值的分割方法需要在图像中选择一个阈值，使得图像中的细胞与背景能够被分割开来。
而基于机器学习的分割方法则需要训练数据和模型，利用训练好的模型对图像中的每个像素进行分类，从而达到分割的目的。
基于机器学习的方法在准确率和鲁棒性等方面具有优势，因此近年来越来越被广泛应用。
二、存在的问题和挑战尽管基于切片图像的三维细胞重建技术已经取得了不少进展，但仍然存在不少问题和挑战。
首先，由于各种因素的影响，图像预处理和细胞分割的效果往往不理想，需要人为干预或改进算法。
这就需要更高效和准确的算法来解决这一问题。
其次，现有的三维细胞重建方法大多是针对单个细胞进行的，但在实际情况下，细胞常常是互相织成一张网络，而这种网络的三维结构对于细胞功能和疾病研究等有着重要的作用。
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
基于图像的三维重建技术研究
基于图像的三维重建技术研究摘要：随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，基于图像的三维重建技术越来越成熟和普遍应用于各个领域。
本文旨在研究基于图像的三维重建技术的原理和方法，并讨论其应用前景与挑战。
1. 引言随着数字图像获取设备和处理能力的提升，图像处理和计算机视觉技术得以迅速发展。
基于图像的三维重建技术是其中一项重要研究领域，其可以从二维图像中恢复出三维对象的形状、结构和纹理等信息，具有广泛的应用前景。
在建筑与文物保护、虚拟现实、机器人导航等领域都有广泛的应用。
2. 基于图像的三维重建技术概述基于图像的三维重建技术主要分为两个阶段：特征提取与匹配、三维形状恢复和纹理映射。
特征提取与匹配阶段主要通过图像拼接、特征点检测与描述以及特征匹配算法实现；三维形状恢复和纹理映射阶段主要采用多视角几何原理和拓扑结构分析方法。
3. 特征提取与匹配方法特征提取是基于图像的三维重建技术中的关键步骤之一。
常见的特征点检测算法有Harris角点检测算法、SIFT特征点检测算法和SURF特征点检测算法等。
特征点的描述可以通过计算特征点周围区域的图像梯度信息得到。
特征匹配算法可以通过计算特征点的相似性度量来进行匹配，如KNN匹配和RANSAC匹配算法。
4. 三维形状恢复和纹理映射方法在特征提取与匹配阶段之后，可以利用多视角几何原理和拓扑结构分析方法进行三维形状恢复和纹理映射。
其中，多视角几何原理主要通过多幅图像之间的相对位置和角度关系来估计三维点的坐标。
拓扑结构分析方法可以通过分析特征点之间的连线关系来恢复三维模型的拓扑结构。
5. 应用前景与挑战基于图像的三维重建技术在建筑与文物保护、虚拟现实、机器人导航等领域中有广泛的应用前景。
例如，在文物保护领域，三维重建技术可以帮助实现文物的数字化保存和复制，避免文物遭受进一步的破坏和丢失。
然而，基于图像的三维重建技术还面临着许多挑战，如图像噪声、光照条件、遮挡物等因素对重建结果的影响。
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。
基于图像的三维重建课件
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
a11 a A 21 a31 a41 a12 a22 a32 a42 a13 a23 a33 a43 a14 a24 a34 a44
2-2 国内研究现状
① 北京交通大学 袁保宗 提出了，由真实世界到计算机 虚拟世界的转换问题。
② 浙江大学 刘刚 设计了，一个能绘制出几何模型和表 面纹理的真实场景交互建模系统。 ③ 中科院自动化研究所，开发的CVSuite，能利用立体 视觉进行三维重建。 ④上海交大 马利庄 提出了一种基于构建Visual Hull，求 取物体形状及表面反射属性的方法。
1997年，Paul Debevec利用图像重建技术，成功 地出品了电影短片《the Campanile》。
1-3 文化遗产的保存
对文物进行三维重建操作，以便获取文物精准的几何 和色彩信息。
河南省新乡 市辉县村舍 重建图
龙形纹理门框的局部重建图
新疆米兰古城三维重建图
2-1 国外研究现状
① Paul E.Debevec——参数几何体表示初始模型 ② Steven M.Seitz——颜色不变量、顺序可见性规 则重建场景模型 ③ Roberto cipolla——三维重建系统PhotoBuilder
0 0 0 F [ e ] X 0 0 1 0 1 0
(2)
图像校正
则由式（1a)可以得到如下等式
p2 F p1 0
T
将式（1a)和式（1b)代入得
p2TU2T FU1 p1 0
由式（2）可得
F U FU1 U [e]X U1
基于图像的三维重建技术研究
基于图像的三维重建技术研究一、本文概述随着科技的不断进步和计算机视觉领域的快速发展，基于图像的三维重建技术已成为当前研究的热点和前沿。
本文旨在对基于图像的三维重建技术进行深入的研究和分析，探讨其原理、方法、应用以及未来的发展趋势。
本文将介绍三维重建技术的基本概念、发展历程和应用领域，为后续研究提供背景和基础。
重点阐述基于图像的三维重建技术的核心原理和方法，包括图像采集、特征提取、相机标定、三维建模等关键步骤，以及近年来出现的深度学习、神经网络等新技术在三维重建中的应用。
本文还将对基于图像的三维重建技术在不同领域的应用进行详细介绍，如文化遗产保护、城市规划、医疗诊断、机器人导航等，以展示其广泛的应用前景和社会价值。
对基于图像的三维重建技术的发展趋势进行展望，提出未来可能的研究方向和应用领域。
通过本文的研究，旨在为相关领域的研究人员和技术人员提供全面的技术参考和启发，推动基于图像的三维重建技术的进一步发展和应用。
二、基于图像的三维重建技术原理基于图像的三维重建技术主要依赖于计算机视觉和图像处理的相关算法和理论，通过从二维图像中提取深度信息，进而恢复出物体的三维形状和结构。
这一过程涉及多个关键步骤，包括特征提取、相机标定、立体匹配和三维模型构建等。
特征提取是三维重建的基础。
通过算法识别图像中的关键点和特征，如角点、边缘等，这些特征在后续的三维重建过程中起着重要的作用。
这些特征点不仅帮助确定图像间的对应关系，也为相机标定和立体匹配提供了依据。
相机标定是确定相机内外参数的过程，包括相机的内参（如焦距、主点等）和外参（如相机的位置和方向）。
准确的相机标定对于后续的三维重建至关重要，因为它直接影响到三维点的计算精度。
接着，立体匹配是基于两幅或多幅图像，通过寻找相同特征点在不同图像中的对应关系，以获取深度信息的过程。
这一步骤依赖于特征提取的准确性和算法的效率。
立体匹配的结果直接影响到后续三维模型的精度和细节。
根据相机参数和立体匹配的结果，可以通过三角测量等方法计算出物体的三维坐标，从而构建出物体的三维模型。
基于SFM技术的三维重建技术研究
基于SFM技术的三维重建技术研究随着科技的不断进步，人们对于三维重建技术的需求也不断增长。
三维重建技术作为计算机视觉领域的一个重要分支，主要应用于快速建立现实世界的三维模型，其应用范围涉及到建筑、文物保护、医学等多个领域。
而SFM技术则是三维重建技术中常用的一项技术，本文将探讨SFM技术在三维重建中的应用以及其研究现状。
一、SFM技术的概述SFM技术（Structure from Motion，从运动中恢复结构），是一种基于图像的三维重建方法。
其原理是通过寻找多张图像中相同的特征点，并利用这些特征点的运动信息推断出物体的三维结构。
具有传感器无关性等优点，是目前三维重建技术中常用的一项技术。
SFM技术的基本流程包括特征点提取、图像匹配、三维重建等。
其中，特征点提取是重建的关键。
在SFM技术中，常用的特征点提取方法有SIFT，SURF等。
图像匹配则是将多张图像中相同的特征点进行配对。
最后，利用特征点的运动信息进行三维重建，得到三维模型。
二、SFM技术在三维重建中的应用SFM技术在三维重建应用中具有广泛的应用。
以下为几个典型的应用场景。
（一）建筑物三维重建建筑物三维重建是SFM技术的一个重要应用领域。
利用SFM 技术，可以通过图像对室内或室外建筑进行三维重建，无需接触物体表面，这在建筑文物保护、城市规划等方面有重要的应用价值。
（二）文物保护文物保护是SFM技术的另一个重要应用领域。
通过对文物进行三维重建，能够保存文物在数字化环境中，同时也能够更好的保护文物。
例如对于一些不能接触的文物进行三维重建，即可在不损坏文物的基础上进行研究和保护。
（三）医学在医学应用方面，SFM技术也有很多应用。
例如，医疗机构可以利用SFM技术进行手术前期虚拟手术，以给医生提供更好的参考。
此外，SFM技术还可以用于对医学影像进行三维重建，提供更丰富的信息。
三、SFM技术研究现状目前国内外学者在SFM技术的研究方面取得了很多进展。
基于多视角图像融合的三维重建技术研究
基于多视角图像融合的三维重建技术研究多视角图像融合的应用在三维重建技术中起着至关重要的作用。
通过整合多个视角的图像信息，可以有效地提高三维重建的精度和准确度。
这项技术的研究至关重要，因为它可以用于各种领域，包括建筑、文化遗产保护、虚拟现实等，为我们提供更真实、更具交互性的视觉体验。
在多视角图像融合的三维重建技术研究中，首先需要收集多个视角的图像。
这可以通过使用多个相机拍摄同一场景来实现。
每个相机都从不同的角度捕捉到场景的不同部分，从而创造出一个全面的视角。
这些图像可以是2D图像，也可以是3D图像（如立体相机拍摄的图像）。
图像拍摄的质量和细节对于后续的三维重建影响重大，因此在图像采集过程中需要注意到环境光照、焦距、相机姿态等因素，以确保图像质量和一致性。
接下来，在图像预处理阶段，需要对采集到的多个视角图像进行校正和配准。
图像校正主要用于解决因相机失真等因素引起的图像畸变问题，以充分利用图像信息。
图像配准则是将多个视角的图像通过一定的转换关系对齐，以实现后续的融合和重建。
常用的图像配准方法包括特征点匹配、相机标定和图像对齐等。
随后，在多视角图像融合的过程中，我们需要将经过校正和配准的图像融合为一幅或一组完整的图像。
在图像融合阶段，常用的方法包括像素级和特征级的融合。
像素级融合是将多个视角的图像像素进行加权求和，以得到融合图像。
特征级融合则是通过提取图像中的特征，如角点、边缘等，将多个视角的特征进行融合，以生成一个更具丰富性和准确性的三维模型。
最后，通过三维重建算法，将融合后的图像转化为精确的三维模型。
在三维重建算法中，常用的方法包括体素重建、点云重建和表面重建等。
体素重建是将三维空间划分为小的体素单元，并根据体素中的点云信息进行重建。
点云重建则是通过将融合的图像转化为点云数据，并根据点云间的关系进行三维重建。
表面重建则是通过拟合点云数据的曲面，生成一个更平滑的三维模型。
基于多视角图像融合的三维重建技术具有广泛的应用前景。
基于多幅图像的三维重建
计 算 机 工程 与设 计 Ｃ ｍ ｕ ｒ ｎｉ ｅｎ ｄ ｅｉ ｏ ｐｔ Ｅ ｇ ｅ ｉ ａ Ｄ ｓ ｎ ｅ ｎ ｒ ｇｎ ｇ
２ １， １） ２５ ００ １（ ３ １ ３ ０
・开 发 与 应 用 பைடு நூலகம்
基于多幅图像的三维重建
朱庆 生 ， 罗大江 ， 葛 亮 ， 刘金 凤
ｎ ｘ ｅ ｅ ｄｒ ，ｔ ｅ ｔ ｊｃ Ｃ ｂ ｔｎ ｄ ｏ ａ ｄｗ ｔ ｔ ａ ｉｏ ａ ｔｒｅｄｍｅｓ ｎ ｌｅｏ ｓ ｕｔ ｎｓ ｔ ａ ｄ ｅｔｒ ｎ ｅｉｇ ｈｅ ｄｌ ｆ ｅ ｂｅｔ ａ ｅ ｂａ ｅ ． Ｃ ｍｐ ｅ ｉ ｅｒｄｔ ｎｌｈｅ－ｉ ｎ ｉ ａｒｃ ｎｔ ｃｏ ｓ ｍ， ｔ ｕ ｒ ｎ ｍｏ ｏ ｈ ｏ ｎ ｏ ｉ ｒ ｈｈ ｔ ｉ ｏ ｒ ｉ ｙｅ
基于深度学习的单幅图像三维重建
第２２卷第４期２０２３年７月杭州师范大学学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨａｎｇｚｈｏｕＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）Ｖｏｌ．２２Ｎｏ．４Ｊｕｌ．２０２３收稿日期：２０２２ ０７ ０３ 修回日期：２０２２ ０７ ２７基金项目：国家自然科学基金项目（６１９７２４５８，６１８０１１５９）；浙江省自然科学基金项目（ＬＺ２３Ｆ０２０００２）．通信作者：缪永伟（１９７１—），男，教授，博士生导师，主要从事计算机图形学、点云建模与处理、计算机三维视觉、机器学习与深度学习等研究．Ｅ ｍａｉｌ：ｙｗｍｉａｏ＠ｈｚｎｕ．ｅｄｕ．ｃｎ犱狅犻：１０．１９９２６／ｊ．ｃｎｋｉ．ｉｓｓｎ．１６７４ ２３２Ｘ．２０２３．０４．００９基于深度学习的单幅图像三维重建李秀梅，何鑫睿，白 煌，孙军梅，缪永伟（杭州师范大学信息科学与技术学院，浙江杭州３１１１２１）摘 要：随着深度学习技术的发展，深度神经网络在图像处理和三维重建中得到广泛应用，为探究目前深度学习框架下的单幅图像三维重建研究现状，该文对近年的相关研究工作进行综述．首先介绍深度学习框架下基于图像的不同三维重建方法的分类；其次梳理图像三维重建中不同神经网络方法的研究进展；并根据重建三维模型表示方式的不同，分别讨论针对体素、点云、网格、隐式等不同表示方式的单幅图像三维重建网络和方法；然后给出单幅图像三维重建中的常用评价指标与数据集，并对公开数据集下针对不同表示方式的各类三维重建方法的结果进行比较与分析；最后对单幅图像三维重建所面临的困难和挑战进行讨论，并给出未来的研究方向．关键词：深度学习；单幅图像；三维重建；体素；点云；网格；隐式表示中图分类号：ＴＰ３９１．４１ 文献标志码：Ａ文章编号：１６７４ ２３２Ｘ（２０２３）０４ ０３９７ １４０ 引言三维重建是计算机视觉与图形学领域的重要研究方向，其应用领域相当广泛，涉及工业辅助设计、城市数字化建模、文物数字化保护、医学ＣＴ器官重建、三维影视动漫制作等行业［１］．现有三维物体或三维场景的建模方式之一是借助三维设计软件（如３ＤＭａｘ、Ｍａｙａ、Ｕｎｉｔｙ３Ｄ等）进行手动建模，但是由于手动建模效率相对较低，需要由专业人士才能完成．另一种方式是通过对真实物体或三维场景进行结构扫描并完成数字化三维重建，但由于专业设备价格昂贵，导致其应用场景受到限制．然而，由于图像（或照片）数据通常较易获取，其具有低成本、海量数据等特点，从而基于图像的三维重建逐渐成为当前研究热点，更适合于需要便捷式三维重建的应用场合．一般来说，传统基于图像的三维重建方法主要依赖于单视图或多视图几何计算，并通过图像的阴影、纹理、运动视差等信息恢复三维形状［２］．但是，由于传统方法对图像自遮挡不可见部分的结构推测通常较困难，其对视图纹理明暗等信息要求较高，同时求解重建参数的算法较复杂，重建方法效率低、难以达到实用水平．近年来，随着深度学习技术的发展，深度学习框架下的图像三维重建方法的研究得到了普遍重视．具体来说，深度学习框架下基于图像的三维重建旨在通过构建相应神经网络，利用已有的大量图像数据与三维模型数据进行训练，通过学习图像数据与三维模型之间的映射关系，最终实现基于图像的三维重建．深度学习框架下基于图像的三维重建研究可以根据输入图像类型、网络学习方式、输入图像数量或重建模型的表示方式等角度进行分类，如图１所示．图１ 基于图像的重建方法分类犉犻犵．１ 犆犾犪狊狊犻犳犻犮犪狋犻狅狀狅犳犻犿犪犵犲犫犪狊犲犱狉犲犮狅狀狊狋狉狌犮狋犻狅狀犿犲狋犺狅犱狊根据输入图像的类型不同，基于图像的三维重建可以分为基于草图图像的重建［３ ４］，基于深度图像的重建［５ ６］和基于ＲＧＢ图像的重建［７］．根据重建神经网络所采用学习方式的不同，基于图像的三维重建可以分为基于二维监督学习［８］、三维监督学习［９］、二维三维联合监督学习的图像三维重建［１０］．根据输入图像数量的不同，图像三维重建可以分为基于单幅图像的重建［９］和基于多幅图像的重建［１１］两类．根据三维重建中模型表示方式的不同，图像三维重建可以分为基于体素表示、基于点云表示、基于网格表示和基于隐式表示的三维重建［１２］．由于基于深度学习的图像三维重建具有不同的分类标准，并且不同分类标准下的重建方法通常有所重叠与交叉，因此本文主要根据三维重建模型的表示方式不同作为分类标准，着重对近年基于深度学习的单幅图像三维重建方法进行分析和讨论．需要指出的是，虽然Ｆｕ等［１３］和Ｆａｈｉｍ等［１４］对深度学习背景下基于图像的三维重建进行了分析与讨论，但内容以讨论经典网络框架为主．龙霄潇等［１５］主要介绍了三维视觉领域的当前研究进展，但对单幅图像重建方向的探讨较少．然而，由于深度学习和神经网络研究的不断深入，大量具有创新性的重建方法研究相继涌现，本文将在回顾经典重建方法的同时，重点对近年提出的基于深度学习的单幅图像三维重建方法进行分析、讨论和展望．１ 图像三维重建中的网络结构一般来说，常见适用于图像三维重建的神经网络包括卷积神经网络（ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ＣＮＮ）、循环神经网络（ｒｅｃｕｒｒｅｎｔｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ＲＮＮ）和图卷积网络（ｇｒａｐｈｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ＧＮＮ）［１６ １８］．基于深度学习的图像三维重建网络普遍基于卷积神经网络ＣＮＮ［１８］．基础卷积网络的发展不断推动着三维重建网络的进步，如Ｋｒｉｚｈｅｖｓｋｙ等［１８］提出的ＡｌｅｘＮｅｔ深度卷积神经网络由５个卷积层、３个池化层和３个全连接层构成，该网络在ＩｍａｇｅＮｅｔ大赛中获得冠军，同时在各项计算机视觉任务中均表现出色．随后Ｇｉｒｄｈａｒ等［１９］提出的ＴＬ Ｎｅｔ重建网络中的图像编码器便以ＡｌｅｘＮｅｔ网络结构为基础进行微调．而作为ＩＬＳＶＲＣ２０１４比赛分类项目第２名的ＶＧＧＮｅｔ网络［２０］，其基于３ ３轻量级卷积核的网络模块同样被Ｐｉｘ２Ｖｏｘ［２１］网络作为编码器引入．针对图像生成任务，Ｇｏｏｄｆｅｌｌｏｗ等［２２］提出一种对抗生成网络ＧＡＮ（ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅａｄｖｅｒｓａｒｉａｌｎｅｔｓ）结构，该网络分为生成器与鉴别器两部分，网络学习中通过两者的对抗训练和优化最终获得出色的图像生成效果．ＧＡＮ网络结构同样被应用于三维重建任务中，例如Ｗｕ等［２３］和Ｓｍｉｔｈ等［２４］．通过引入残差结构，Ｈｅ等［２５］提出了一种针对图像识别任务的ＲｅｓＮｅｔ卷积网络，该网络将卷积层进行跳跃连接，其构建的残差结构引起大量关注，并影响了ＲｅｓＭｅｓｈＮｅｔ［２６］、Ｐｉｘ２ｖｏｘ＋＋［２７］等一系列包含残差结构的三维重建网络的结构设计．在残差结构的基础上，Ｈｕａｎｇ等［２８］提出了一种包含密８９３杭州师范大学学报（自然科学版）２０２３年 集连接结构的ＤｅｎｓｅＮｅｔ网络结构，该网络结构被引入Ｐｅｎｇ等［２９］提出的ＩＭＶＤ图像重建网络．Ｈｏｗａｒｄ等［３０］基于深度可分离卷积结构提出了ＭｏｂｉｌｅＮｅｔ网络结构，该网络被Ｊａｃｋ等［３１］用于变形重建网络中进行图像信息处理以获得模型形变估计参数．获得ＩＬＳＣＲＶ２０１７冠军的缩聚激发网络ＳＥＮｅｔ［３２］则提出了一种通过特征压缩激励实现权重分配的注意力思想，并在图像三维重建网络的中间层特征处理中得到了应用．Ｓｕｎ等［３３］提出的图像多尺度特征融合网络ＨＲＮｅｔ在ＭＥＴＲＯ［３４］等图像三维重建网络中作为编码器使用，取得较好的效果．除ＣＮＮ网络外，根据重建任务侧重点不同，不同类型的深度学习网络框架也对三维重建网络发展产生重要影响，如主要应用于语音、文本等序列化数据处理发展的循环神经网络ＲＮＮ，其经典的长短期记忆（ｌｏｎｇｓｈｏｒｔ ｔｅｒｍｍｅｍｏｒｙ，ＬＳＴＭ）单元［１６］、门控循环单元（ｇａｔｅｄｒｅｃｕｒｒｅｎｔｕｎｉｔ，ＧＲＵ）［３５］应用于三维重建网络中能够很好地处理序列化模型视图与模型部件，如Ｚｏｕ等［３６］提出基于单幅深度图像重建的３ＤＰＲＮＮ网络，该网络首先将图像输入到由卷积网络构成的编码器中，然后编码成深度特征向量，最后利用ＬＳＴＭ预测图元序列．Ｃｈｏｙ等［９］提出了基于编码解码结构并嵌入ＬＳＴＭ单元的经典重建网络３Ｄ Ｒ２Ｎ２，该网络在编解码网络之间利用ＬＳＴＭ单元与ＧＲＵ单元有效地实现图像隐藏特征的融合．基于ＲＮＮ序列处理思想，Ｗｕ等［３７］提出基于Ｓｅｑ２Ｓｅｑ自编码器，实现了顺序部件组装和三维物体表征的重建．图卷积网络ＧＮＮ结构则擅长处理关系型数据，其在知识图谱、推荐系统等方面已取得较好的应用，在三维重建任务中则适用于三维模型节点特征的处理．例如，Ｗａｎｇ等［３８］提出了一种结合ＧＮＮ的图像三维网格模型重建网络Ｐｉｘｅｌ２Ｍｅｓｈ，该网络很好地利用ＧＮＮ进行三维模型顶点位置预测．Ｌｉｎ等［３９］则将ＧＮＮ与经典模块Ｔｒａｎｓｆｏｍｅｒ有效融合，提出了一种重建网格模型的神经网络Ｇｒａｐｈｏｒｍｅｒ，其在利用ＧＮＮ进行局部信息交互的基础上进一步增强了信息的全局交互．２ 不同模型表示下的单幅图像三维重建现有三维重建中的模型表示类型主要包括体素、点云、网格和隐式４类［１２］，如图２所示． （ａ）体素 （ｂ）点云 （ｃ）网格 （ｄ）隐式图２ 三维模型的不同表示形式犉犻犵．２ 犇犻犳犳犲狉犲狀狋狉犲狆狉犲狊犲狀狋犪狋犻狅狀狊狅犳３犇犿狅犱犲犾狊体素模型受到单一立方体块表达能力限制，其存在细节缺乏以及难以表示出平滑的分界面等问题；然而，体素模型数据结构由三维矩阵表示，其表示简单并适应于卷积神经网络的矩阵运算，因而体素表示成为基于深度学习的图像三维重建的主流模型表示方式．点云则是一种离散的模型结构表示，其利用物体表面的离散采样点表示物体三维形状，点云表示难以表示连续的三维形状（如曲线曲面）；然而，点云表示方式简单，无须编码多个不同的基本体素，使得三维重建网络能够更容易训练学习采样点空间分布．此外，当涉及到几何变换和形状变形时，点云表示具有的无序特性通常可以有效减小编码过程中的排序约束，使得其在大规模场景重建中具有很好的应用．网格表示通常由顶点、边、面组成，其在表示三维形状时９９３ 第４期李秀梅，等：基于深度学习的单幅图像三维重建具有轻量级、形状表面细节丰富等特点；然而，由于表征顶点之间拓扑连接关系中各个顶点的相邻顶点数目通常并不一致，并且数据处理中要保持顶点的有序性使得常见卷积神经网络难以直接处理这种非欧几里得结构的数据，因而基于深度学习的网格模型表示三维重建工作具有一定的挑战．虽然上述不同的模型显式表示研究应用广泛，然而这些显式结构易受计算和存储效率的限制，难以表示任意拓扑形状的高分辨率三维模型．而基于隐式表示的三维重建通过建立隐式函数能够输入高分辨率查询点获得模型参数曲面，其所重建得到的三维模型在分辨率、精细程度方面获得了有效提升．２．１ 基于体素表示的重建网络表１所示给出了基于体素模型表示的单幅图像三维重建方法一览表．表１ 基于体素表示的单幅图像三维重建方法一览表犜犪犫．１ 犔犻狊狋狅犳３犇狉犲犮狅狀狊狋狉狌犮狋犻狅狀犿犲狋犺狅犱狊狅犳狊犻狀犵犾犲犻犿犪犵犲犫犪狊犲犱狅狀狏狅狓犲犾狉犲狆狉犲狊犲狀狋犪狋犻狅狀网络年份技术特点数据集ＰＴＮｅｔ［４０］２０１６基于自编码器结构，训练同时输入二维图像和体素模型ＩＫＥＡＳｈａｐｅＮｅｔ３Ｄ Ｒ２Ｎ２［９］２０１６编解码器中，嵌入ＬＳＴＭ，ＧＲＵ模块融合特征Ｐａｓｃａｌ３Ｄ＋ＳｈａｐｅＮｅｔＶ ＬＳＭ［４１］２０１６在编码器后，使用了反投影将二维特征图恢复至三维结构ＳｈａｐｅＮｅｔ３Ｄ ＶＡＥ ＧＡＮ［２３］２０１６将变分自编码器与对抗生成网络结合ＭｏｄｅｌＮｅｔＩＫＥＡ３Ｄ ＶＡＥ ＩＷＧＡＮ［２４］２０１７在３Ｄ ＶＡＥ ＧＡＮ基础上增加Ｗａｓｓｅｒｓｔｅｉｎ正则项ＭｏｄｅｌＮｅｔＩＫＥＡ３ＤｅｎｓｉＮｅｔ［４２］２０１７堆叠了两个自编码器，中间生成密度热图作为过渡Ｐａｓｃａｌ３Ｄ＋ＳｈａｐｅＮｅｔＭａｒｒＮｅｔ［４３］２０１７将图像首先进行２．５Ｄ估计获得法线、深度和轮廓图像然后进行三维重建Ｐａｓｃａｌ３Ｄ＋ＳｈａｐｅＮｅｔ，ＩＫＥＡＤＲＣ［４４］２０１７提出微分光线一致性公式，可从任意视角计算给定观测值的三维形状的梯度Ｐａｓｃａｌ３Ｄ＋ＳｈａｐｅＮｅｔＯＧＮ［４５］２０１７提出基于八叉树数据结构的卷积解码器ＳｈａｐｅＮｅｔＢｌｅｎｄＳｗａｐＭａｔｒｙｏｓｈｋａ［４６］２０１８解码器直接不生成体素模型，而是生成形状层嵌套构成模型ＳｈａｐｅＮｅｔＩｍ２Ａｖａｔａｒ［４７］２０１８设计形状编解码与颜色编解码并行网络重建彩色模型ＳｈａｐｅＮｅｔＭａｋｅＨｕｍａｎ１ＤＡＲＥＣ［４８］２０１９在自然和合成图像的图像隐空间中增加特征域混淆，以加强真实图片重建Ｐａｓｃａｌ３Ｄ＋Ｐｉｘ３ＤＡｔｔＳｅｔｓ［１１］２０１９在编解码网络中添加注意力聚集模块ＳｈａｐｅＮｅｔＭｏｄｅｌＮｅｔ，ＢｌｏｂｂｙＰｉｘ２Ｖｏｘ［２１］２０１９堆叠了两个自编码器，在两者之间设置感知融合模块加权融合多视图重建模型ＳｈａｐｅＮｅｔＰｉｘ３ＤＰｉｘ２Ｖｏｘ＋＋［２７］２０２０将卷积层替换为残差连接模块ＳｈａｐｅＮｅｔＰｉｘ３Ｄ，Ｔｈｉｎｇｓ３ＤＩＭＶＤ［２９］２０２０编码端对特征图进行多特征融合，解码端将多个低分辨率体积堆叠构成高分辨率模型ＳｈａｐｅＮｅｔＥＶｏｌＴ［４９］２０２１利用Ｔｒａｎｓｆｏｍｅｒ模型处理图像特征ＳｈａｐｅＮｅｔＭｅｍ３Ｄ［５０］２０２１通过图像检索先验形状模型，结合图像信息进行重建ＳｈａｐｅＮｅｔＰｉｘ３Ｄ２．２ 基于点云表示的重建网络表２所示给出了基于点云表示的单幅图像三维重建方法一览表．００４杭州师范大学学报（自然科学版）２０２３年 表２ 基于点云表示的单幅图像三维重建方法一览表犜犪犫．２ 犔犻狊狋狅犳３犇狉犲犮狅狀狊狋狉狌犮狋犻狅狀犿犲狋犺狅犱狊狅犳狊犻狀犵犾犲犻犿犪犵犲犫犪狊犲犱狅狀狆狅犻狀狋犮犾狅狌犱狉犲狆狉犲狊犲狀狋犪狋犻狅狀网络年份技术特点数据集ＰＳＧＮ［５１］２０１７针对点云模型采用了ＣＤ和ＥＭＤ等距离作为损失ＳｈａｐｅＮｅｔＬｉｎ等［５２］２０１７使用二维卷积运算从多个视点预测三维结构，并联合应用几何推理和二维投影优化ＳｈａｐｅＮｅｔ３Ｄ ＬＭＮｅｔ［５３］２０１９训练点云自编码器以及图像至点云自编解码，在隐空间对两个网络进行匹配ＳｈａｐｅＮｅｔＰｉｘ３ＤＲｅａｌＰｏｉｎｔ３Ｄ［５４］２０１９根据图像信息进行点云模型检索，补充了先验点云形状ＳｈａｐｅＮｅｔＯｂｊｅｃｔＮｅｔ３ＤＳＳｌ Ｎｅｔ［５５］２０１９基于自监督学习包括了图像监督与点云监督ＳｈａｐｅＮｅｔＰＧＮｅｔ［５６］２０２０对图像所表示物体按部件进行语义分割，然后根据部件重建并组合ＳｈａｐｅＮｅｔ３Ｄ ＲｅＣｏｎｓｔｎｅｔ［５７］２０２０将图像所提取特征映射至正态分布，以处理对象自遮挡部分的不确定性ＳｈａｐｅＮｅｔＰｉｘ３ＤＴＤＰＮｅｔ［５８］２０２１使用聚类算法获取３Ｄ特征与二维特征融合构建隐藏向量ＳｈａｐｅＮｅｔＭｏｄｅｌＮｅｔ３Ｄ Ａｒｎｅｔ［５９］２０２１图像编码器融合了注意力机制ＳｈａｐｅＮｅｔＰｉｘ３ＤＣｈｅｎ等［６０］２０２１针对多目标物体重建增加裁剪、检索预处理方法ＳｈａｐｅＮｅｔ２．３ 基于网格表示的重建网络表３所示给出了基于网格表示的单幅图像三维重建方法一览表．表３ 基于网格表示的单幅图像三维重建方法一览表犜犪犫．１ 犔犻狊狋狅犳３犇狉犲犮狅狀狊狋狉狌犮狋犻狅狀犿犲狋犺狅犱狊狅犳狊犻狀犵犾犲犻犿犪犵犲犫犪狊犲犱狅狀犵狉犻犱狉犲狆狉犲狊犲狀狋犪狋犻狅狀网络年份技术特点数据集Ｐｏｎｔｅｓ等［６１］２０１７基于ＦＦＤ变形基础网格模板，利用ＣＮＮ估计形变参数，计算投影顶点与轮廓损失ＳｈａｐｅＮｅｔＰａｓｃａｌ３Ｄ＋Ｉｍａｇｅ２Ｍｅｓｈ［６２］２０１７基于ＥＳＨ３Ｄ方法舍弃了顶点与轮廓损失ＳｈａｐｅＮｅｔＮ３ＭＲ［６３］２０１７针对光栅化导致梯度难以反向传播问题，提出了一种近似梯度计算方法ＳｈａｐｅＮｅｔＭｅｓｈ２Ｄｏｎｌｙ［６４］２０１８使用可微渲染器进行非监督学习ＳｈａｐｅＮｅｔＲｅｓＭｅｓｈＮｅｔ［２６］２０１８使用多层ＭＬＰ变形初始１０ １０网格，输出２５００节点网格模型ＳｈａｐｅＮｅｔＰｉｘｅｌ２Ｍｅｓｈ［３８］２０１８利用残差图卷积网络处理节点信息ＳｈａｐｅＮｅｔＳｏｆｔＲａｓｔｅｒｉｚｅｒ［６５］２０１９相比于近似可微渲染，提出一种真正可微渲染器ＳｈａｐｅＮｅＰｉｘｅｌ２Ｍｅｓｈ＋＋［６６］２０１９基于Ｐｉｘｅｌ２Ｍｅｓｈ生成模型，并进一步变形优化ＳｈａｐｅＮｅｔＧＥＯＭｅｔｒｉｃｓ［６７］２０１９采用不完全聚合邻接节点信息策略，以及仅在高曲率面添加节点策略ＳｈａｐｅＮｅｔＭｅｓｈＲ ＣＮＮ［６８］２０１９针对真实图像，结合ＭａｓｋＲ ＣＮＮ图像分割网络，体素重建网络以及图卷积网络进行重建ＳｈａｐｅＮｅｔＰｉｘ３ＤＰａｖｌｌｏ等［６９］２０２０结合可微渲染，对抗训练重建具有纹理信息的网格模型Ｐａｓｃａｌ３Ｄ＋ＣＵＢＦｒｏｎｔ２Ｂａｃｋ［７０］２０２０根据输入图像对背部视角图像信息进行估计，然后将二者信息结合进行重建ＳｈａｐｅＮｅｔＰａｖｌｌｏ等［７１］２０２１利用重建投影的自监督方法来学习姿态，解决视角不同的姿态纠缠问题ＳｈａｐｅＮｅｔＰａｓｃａｌ３Ｄ＋２．４ 基于隐式表示的重建网络表４所示给出了基于隐式表示的单幅图像三维重建方法一览表．１０４ 第４期李秀梅，等：基于深度学习的单幅图像三维重建表４ 基于隐式表示的单幅图像三维重建方法一览表犜犪犫．４ 犔犻狊狋狅犳３犇狉犲犮狅狀狊狋狉狌犮狋犻狅狀犿犲狋犺狅犱狊狅犳狊犻狀犵犾犲犻犿犪犵犲犫犪狊犲犱狅狀犻犿狆犾犻犮犻狋狉犲狆狉犲狊犲狀狋犪狋犻狅狀网络年份技术特点数据集ＯｃｃＮｅｔ［７２］２０１９将初始分辨率下体素标记为占用与非占用，对占用体素进一步细分至目标分辨率，然后利用立方体算法获得网格模型并用快速二次网格简化算法优化ＳｈａｐｅＮｅｔＤｅｅｐＳＤＦ［７３］２０１９网络以一个潜在编码和一个三维位置作为输入，并产生相应的有符号距离值，符号为区别模型的内部（－）与外部（＋），值表示距模型边界距离ＳｈａｐｅＮｅｔＳＤＦ ＳＲＮ［７４］２０２０将可微渲染与隐式三维形状表示学习相结合ＳｈａｐｅＮｅｔＰａｓｃａｌ３Ｄ＋Ｎｉｅｍｅｙｅｒ［７５］２０２０直接从ＲＧＢ图像中学习隐式形状和纹理ＳｈａｐｅＮｅｔＤＩＳＴ［７６］２０２０在神经网络的隐式符号距离函数上实现有效的可微绘制，将隐式ＳＤＦ渲染如深度图像、表面法线、轮廓等二维观测值进行损失计算ＳｈａｐｅＮｅｔＰＭＯＹａｎｇ等［７７］２０２０在重建中添加物理约束项联合优化潜在代码和形状先验ＳｈａｐｅＮｅｔ３Ｄ４３Ｄ［７８］２０２０用查询点的占用与非占用表示模型，查询点的预测，结合了基于相机坐标进行投影采样的信息ＳｈａｐｅＮｅｔＤｕｇｇａｌ［７９］２０２１利用深度编码器预测初始化编码，并利用深度鉴别器进行正则化ＳｈａｐｅＮｅｔ，ＫＩＴＴＩＮｏｒｔｈＡｍｅｒｉｃａ３ 数据集、评价指标与实验分析３．１ 数据集近年来，受益于深度学习与神经网络技术的快速发展，使得基于图像（包括单幅图像或多幅图像）的三维重建研究取得了长足进步，这些研究进步很大程度上需要依赖于众多丰富的三维模型数据集的研制和提出．目前常用的三维模型数据集如表５所示．表５ 常用三维模型数据集犜犪犫．５ 犆狅犿犿狅狀３犇犿狅犱犲犾犱犪狋犪狊犲狋狊数据集年份模型类别图片主题ＩＫＥＡ［８０］２０１３２２５１１８００家具ＭｏｄｅｌＮｅｔ［８１］２０１５１５１１２８６６０－综合物体ＳｈａｐｅＮｅｔＳｅｍ［８２］２０１５１２０００２７０－综合物体ＳｈａｐｅＮｅｔＣｏｒｅ［８２］２０１５５１３００５５－综合物体Ｐｉｘ３Ｄ［８３］２０１８３９５９１００６９家居物品３Ｄ Ｆｕｔｕｒｅ［８４］２０２０９９２１３４２０２４０家具３．１．１ ＩＫＥＡ数据集以日常家具为主体的小规模三维模型ＩＫＥＡ数据集［８０］，由麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室于２０１３年发布．研究者通过在谷歌三维仓库中收集的三维模型以及在Ｆｌｉｃｋｒ图像网站中收集图像建立数据集，其中包括２２５个家具模型以及８００张图像，这些图像为真实模型图像，并有对应注释图像．３．１．２ ＭｏｄｅｌＮｅｔ数据集ＭｏｄｅｌＮｅｔ数据集［８１］是大规模家具类型数据集，其中涉及６６０个类别，１５１１２８个模型．ＭｏｄｅｌＮｅｔ数据集同时发布了两个分别包含４０类物体与１０类物体的子数据集，命名为ＭｏｄｅｌＮｅｔ４０与ＭｏｄｅｌＮｅｔ１０．由于原数据集规模庞大导致网络训练较困难，三维视觉领域通常采用子数据集ＭｏｄｅｌＮｅｔ４０作为研究对象．数据集的发布初期主要应用于三维模型的分类、识别、检索任务，随着基于深度学习的三维重建方向研究的兴起，该数据集同样也可应用于三维重建和形状分割等任务．２０４杭州师范大学学报（自然科学版）２０２３年 ３．１．３ ＳｈａｐｅＮｅｔ数据集ＳｈａｐｅＮｅｔ数据集［８２］由斯坦福大学、普林斯顿大学以及丰田芝加哥研究中心于２０１５年联合发布，其为三维重建领域所普遍使用的基础性数据集．该数据集作为大型综合性的３ＤＣＡＤ模型数据集，提供了类别丰富、注释完整的三维模型，但不包含图像数据，图像则由所提供的可视化及模型渲染工具自助生成．该数据集分为ＳｈａｐｅＮｅｔＣｏｒｅ、ＳｈａｐｅＮｅｔＳｅｍ两个子集，Ｃｏｒｅ中包含模型类别５５类共５１３００个模型，Ｓｅｍ包含更加细分的２７０类共１２０００个模型．ＳｈａｐｅＮｅｔ类别涵盖汽车、飞机、桌椅、台灯等各类日常物体．３．１．４ Ｐｉｘ３Ｄ数据集Ｐｉｘ３Ｄ数据集［８３］是由ＩＫＥＡ数据集扩展构成，包含三维模型与相匹配的真实场景下物体二维图像，其中涉及９个常见家居物品类别，总模型数量为３９５个，二维图像１００６９张．在图像中的形状及其轮廓之间提供像素级对齐，且拥有较为准确的注释信息．该数据集的提出弥补了此前ＳｈａｐｅＮｅｔ数据集缺失现实图像，以及ＩＫＥＡ数据集模型数据量相对较少等缺点．Ｐｉｘ３Ｄ数据集被广泛应用于与三维形状相关的计算机视觉任务中，如模型重建、模型检索等．３．１．５ ３Ｄ Ｆｕｔｕｒｅ数据集３Ｄ Ｆｕｔｕｒｅ数据集［８４］是由阿里巴巴躺平平台于２０２０年发布且主要以室内家具为主题的三维模型数据集．该数据集包含桌椅、床柜、灯具等３４种类别家具模型，拥有模型数量９９２１个，对应高质量图像２０２４０张．其中所提供图像包括相应家具模型的实际场景图像以及１２个不同视角的单个家具图像，同时为所有图像提供相匹配的Ｍａｓｋ图像．该数据集弥补了现有数据集中家具模型细节较少、纹理信息量低等缺陷，所提供模型具有高品质、风格丰富的特点，可应用于模型分割、检索、重建等任务．３．２ 评价指标由于三维模型表示形式的不同，其所对应的评价指标通常也有所不同．这里将对现有常用的用于三维模型重建的评价指标分别进行介绍．３．２．１ ＩｏＵ值ＩｏＵ值［８５］为一种计算体素表示下重建模型与真实模型之间拟合程度的评价指标．该指标计算公式如式（１）所示，其中Ｓ为重建模型，Ｇ为真实模型，其二者具有相同的分辨率．ＩｏＵ值可以计算为逐体素计算二者相交区域除以相并区域，其结果取值范围为［０，１］，ＩｏＵ值越高表示重建效果越好．ＩｏＵ＝犛∩犌犛∪犌．（１）３．２．２ Ｆ Ｓｃｏｒｅ值Ｆ Ｓｃｏｒｅ值［８６］是机器学习与深度学习分类分割任务中主流的评价指标，定义为精度和召回率之间的调和平均值，其可用于全面评估模型的有效性．Ｔａｔａｒｃｈｅｎｋｏ等［８７］提出在三维重建任务中同样可以作为模型重建效果的评判标准．Ｆ Ｓｃｏｒｅ计算公式如式（２）所示：犉＝（１＋β２）·犘ｓ（犱）·犚ｒ（犱）β２·犘ｓ（犱）＋犚ｒ（犱）．（２）其中β为调和系数，犘ｓ（犱）和犚狉（犱）分别表示重建模型点集Ｓ与真实模型点集Ｇ之间自身节点在对方点集中存在近似节点数与自身点集节点总数的比例．犘ｓ（犱）和犚狉（犱）计算如式（３）和（４）所示：犘ｓ（犱）＝１００犛．∑狓∈犛ｍｉｎ狔∈犌‖狓－狔‖＜［］犱，（３）犚ｒ（犱）＝１００犌．∑狔∈犌ｍｉｎ狓∈犛‖狓－狔‖＜［］犱．（４）其中犛为重建点集，犌为真实点集，狓，狔为所在点集中任意一点，犱为距离阈值，节点距离小于阈值犱则被视为近似节点．３．２．３ Ｃｈａｍｆｅｒｄｉｓｔａｎｃｅ误差度量Ｃｈａｍｆｅｒｄｉｓｔａｎｃｅ（ＣＤ）［８８］是一种度量两个不同点集之间相似性的评价指标，在三维重建任务中被用３０４ 第４期李秀梅，等：基于深度学习的单幅图像三维重建于针对点云和网格两类表示的重建准确性评价．其计算公式如式（５）所示，其中犘，犙为所比较的两个点集，狓，狔表示相应点集中的单位点．计算方法为对两个点集分别计算所有单位点到另一点集中最近点的平方欧式距离，然后分别求得点集间最近平均距离并相加．犱ＣＤ＝１犘∑狆∈犘ｍｉｎ狔∈犙‖狆－狇‖２２＋１犙∑狇∈犙ｍｉｎ狓∈犘‖狆－狇‖２２．（５）３．２．４ ＥａｒｔｈＭｏｖｅｒ ｓｄｉｓｔａｎｃｅ误差度量ＥａｒｔｈＭｏｖｅｒ ｓｄｉｓｔａｎｃｅ［８９］（ＥＭＤ）表示重建点集到真实点集变化的最短距离，同样在三维模型重建领域用于评价点集间的相似性．计算公式如（６）所示：犱ＥＭＤ＝ｍｉｎ ：犛１→犛２∑狓∈犛１‖狓－ （狓）‖２．（６）其中犛１，犛２为所比较的计算点集，其存在要求两者点数量相同的约束， 表示双线性映射．３．２．５ ＭｅａｎＳｑｕａｒｅｄＥｒｒｏｒ误差度量ＭｅａｎＳｑｕａｒｅｄＥｒｒｏｒ（ＭＳＥ）在三维重建中计算重建模型和真实模型之间的对称表面距离，见式（７）．犱ＭＳＥ（＾犡，犡）＝１狀狓∑狆∈犡犱（狆，＾犡）＋１狀＾狓∑狆∈＾犡犱（狆，犡）．（７）其中狀＾狓和狀狓表示重建模型＾犡和真实模型犡中的采样点数量，犱（）表示点直接的距离，可以为犔１或犔２等．其计算距离越低，重建结果则越好．３．３ 基于犛犺犪狆犲犖犲狋数据集的重建实验与讨论分别针对基于体素表示、点云表示、网格表示及隐式表示下的图像三维重建网络的重建效果进行比较和讨论［８２］．数据集模型类别均来自于Ｃｈｏｙ等［９］所选取的１３类物体，包括沙发、车、船、飞机、台灯等，其重建结果如表６所示，其中体素与隐式重建评价指标为ＩｏＵ，点云与网格重建评价指标为ＣＤ误差．在体素表示的模型重建实验中，这里比较３２×３２×３２分辨率下的体素模型三维重建结果．早期提出的３Ｄ Ｒ２Ｎ２［９］与Ｖ ＬＳＭ［４１］均采用ＲＮＮ网络进行图像中间特征处理，由于ＲＮＮ为按顺序处理，并没有并行化处理从而导致重建耗时较高．同时３Ｄ Ｒ２Ｎ２仅基于语言线索，其ＩｏＵ为０．５６０，重建准确率较低，而Ｖ ＬＳＭ在结构上添加投影模块补充几何线索，相对提升了重建准确率．ＯＧＮ网络［４５］和Ｍａｔｒｙｏｓｈｋａ网络［４６］在模型分辨率３２×３２×３２下的体素重建中ＩｏＵ的提升并不明显，但其优势在于可以实现２５６×２５６×２５６的高分辨率模型三维重建．ＡｔｔＳｅｔｓ网络［１１］、Ｐｉｘ２Ｖｏｘ网络［２１］与Ｐｉｘ２Ｖｏｘ＋＋网络［２７］采用并行的特征图加权融合方式，消除了输入图像顺序的影响，加快了计算速度、提升了重建准确率．近年提出的ＩＭＶＤ［２９］与Ｍｅｍ３Ｄ网络［５０］采用新的重建模式，通过构建先验的模型存储网络，在网络的模型检索基础上进行模型重建，其ＩｏＵ分别达到０．７１４与０．７２９．在网格模型的三维重建实验中，ＡｔｌａｓＮｅｔ网络［６３］与ＲｅｓＭｅｓｈＮｅｔ网络［２６］均通过变形二维网格实现三维模型的重建，虽然如ＲｅｓＭｅｓｈＮｅｔ网络等其重建结果的ＣＤ指标较低为０．３２０，但仍存在曲面片不闭合、不同网格面片可能重叠等缺陷．然而，例如Ｐｉｘｅｌ２Ｍｅｓｈ网络［３８］、Ｐｉｘｅｌ２Ｍｅｓｈ＋＋网络［６６］和ＧＥＯＭｅｔ ｒｉｃｓ网络［６７］均采用变形三维椭圆网格重建，其所重建模型具有连续网格曲面、具有较好的模型完整性．ＭｅｓｈＲ ＣＮＮ［６８］网络为基于Ｐｉｘｅｌ２Ｍｅｓｈ发展得到的网络，但其不同于变形三维椭圆网格重建方式，ＭｅｓｈＲ ＣＮＮ网络采取两阶段方式进行三维重建，第一阶段重建体素化网格，第二阶段为形状变形，改进了Ｐｉｘｅｌ２Ｍｅｓｈ网络［３８］等基于变形三维网格孔洞部位难以重建问题并提升了重建效果．在点云模型的三维重建实验中，ＰＳＧＮ网络［５１］是早期提出的经典重建网络，在合成图像与真实图像中均有较好的重建效果，但其重建得到的点云较为稀疏，之后提出的３Ｄ ＬＭＮｅｔ网络［５３］其重建得到的点云模型较为稠密．同时，３Ｄ ＬＭＮｅｔ网络［５３］、ＳＳｌ ｎｅｔ网络［５５］与３Ｄ Ａｒｎｅｔ网络［５９］等均为多阶段网络，其图像编码器与点云自编码器分开训练，但跨网络传输机制存在特征丢失问题；而３Ｄ ＲｅＣｏｎｓｔｎｅｔ网络［５７］则采用端到端结构，其重建结果的ＣＤ值达到０．４０９，取得了较好的重建效果．此外，与体素重建网络相同，Ｃｈｅｎ等［６０］所提出的点云重建网络同样引入图像检索方法辅助重建，其重建ＣＤ相比于ＰＳＧＮ网络［５２］得４０４杭州师范大学学报（自然科学版）２０２３年 。
mvs三维重建实现原理
mvs三维重建实现原理MVS（Multiple View Stereo）三维重建是一种基于多视角图像的三维场景重建方法。
它通过利用多个视角的图像信息，从而获得对场景的更全面、更准确的三维模型。
本文将介绍MVS三维重建的实现原理。
MVS三维重建的实现原理主要包括相机姿态估计、特征点匹配、深度图估计和稠密点云生成等关键步骤。
相机姿态估计是MVS三维重建的第一步。
它的目的是通过对多个视角的图像进行分析，推测相机在场景中的位置和姿态。
常用的方法包括RANSAC、Bundle Adjustment等。
相机姿态估计的准确性直接影响到后续步骤的结果，因此选择合适的算法和参数非常重要。
接下来是特征点匹配。
在不同视角的图像中，同一个物体或场景通常会对应着相似的特征点。
通过对特征点的提取和匹配，可以建立视角之间的对应关系。
常用的特征点提取算法有SIFT、SURF等，而特征点匹配则可以通过RANSAC等方法来实现。
深度图估计是MVS三维重建的核心步骤之一。
在特征点匹配的基础上，通过对图像中的像素点进行三角测量，可以得到相对于相机的深度信息。
深度图估计可以使用多视角立体匹配算法，例如Belief Propagation、Graph Cut等。
这些算法可以通过最小化能量函数，从而得到最优的深度估计结果。
最后一步是稠密点云生成。
在深度图估计的基础上，通过插值和优化技术，可以将稀疏的深度图转化为密集的三维点云。
常用的插值方法有Bilateral Filtering、Graph Cut等，而优化技术则可以通过最小二乘法等来实现。
除了以上的核心步骤，MVS三维重建还需要考虑一些细节问题。
例如，对于输入的图像序列，需要进行预处理，如图像去噪、去畸变等。
此外，为了提高重建效果，还可以考虑使用多尺度策略、光照补偿等技术。
总结起来，MVS三维重建的实现原理涉及相机姿态估计、特征点匹配、深度图估计和稠密点云生成等关键步骤。
通过这些步骤，可以从多个视角的图像中重建出更准确、更完整的三维模型。
基于图像处理的三维重建技术研究
基于图像处理的三维重建技术研究一、引言随着信息技术的发展，越来越多的领域开始使用三维重建技术来进行建模和可视化展示。
三维重建技术能够将二维图像转化为三维物体模型，广泛应用于医学、工业制造、文化遗产保护等领域。
近年来，基于图像处理的三维重建技术得到了快速发展，本文将重点探讨这一领域的研究现状和发展趋势。
二、基于图像处理的三维重建技术基于图像处理的三维重建技术指的是通过多幅图像获取对同一物体的不同视角，利用图像处理算法将这些视角融合为一个三维模型的过程。
该技术主要包含以下三个步骤：1.图像采集。
采集多幅图像是三维重建的第一步。
多种设备可用于图像采集，包括激光扫描仪、相机、三角测量仪等。
其中最为常用的是相机，因为相机与众不同的视觉效果常常可以提供更加准确的重建图像。
2.图像处理。
图像处理是三维重建的关键。
所采集的图像需要进行预处理，以去除噪音、增强对比度等。
图像匹配技术是图像处理的难点之一，它可以用来处理图像间的位置误差、光照不均等问题。
目前，常用的图像处理算法包括特征点匹配、视差计算、结构从运动、基于深度学习的算法等。
3.三维重建。
三维重建是将处理后的图像通过算法转化为三维模型的过程。
该过程需要综合多个方面的知识，包括相机标定、选择正确的重建算法、处理三维点云等。
三、基于图像处理的三维重建技术应用基于图像处理的三维重建技术已经被广泛应用于医学、工业制造、文化遗产保护等领域。
1.医学领域在医学领域中，三维重建技术可用于复杂手术前的预操作和术中导航等方面。
同时，在医学研究中，三维重建技术也被用来分析人体解剖结构、内部器官的形态和构造等。
此外，三维重建技术还可用于制造医疗设备，如义肢、假体等。
2.工业制造在工业制造中，三维重建技术可用于产品设计和制造过程中的质量控制，减少产品开发时间和生产成本。
例如，通过三维重建技术，可以高效地获得零件的几何数据，以制造产品或零部件。
3.文化遗产保护三维重建技术可用于湖陆处木构造建筑和城市遗址等文化遗产的保护和修复。
基于图像的三维重建，三维重建的四种常用方法
基于图像的三维重建，三维重建的四种常⽤⽅法
（1）使⽤建模软件⽣成物体的三维⼏何模型，⽐如常⽤的:3DMAX、Maya、Auto CAD、UG 等。
但该⽅法必须充分掌握场景信息，需要耗费⼤量的⼈⼒物⼒，并且重建效果真实感不⾼。
（2）通过仪器设备直接获取三维信息，⽐如深度扫描仪、CD 机、激光器、三维相机等，该类⽅法测量精确，使⽤简单，但是由于这些设备价格都⽐较昂贵并且速度很慢，且不适合较⼤物体的重建，因此限制了其使⽤范围。
（3）基于断层扫描的三维重建，根据三维物体的断层扫描得到⼆维图像轮廓，然后根据⼀定的算法原则进⾏相邻轮廓的链接和三⾓化，从⽽得到物体表⾯形状。
该⽅法主要⽤于物体内部进⾏拓扑结构可视化，⽐如医学影像的三维重建。
（4）基于图像的三维重建技术，即利⽤⼆维投影恢复物体三维信息的数学过程和计算技术。
其中基于视觉的三维重建技术，利⽤摄像机作为传感器获得⼆维图像，综合运⽤图像处理、视觉计算等技术，⽤计算机程序重建物体的三维信息，完成现实环境的场景重现，从⽽让⼈类更好的感知外界信息。
⽬前，由于三维重建算法的不断改进、建模过程越来越⾃动化、⼈⼯劳动强度越来越轻、设备成本的降低，使得基于计算机视觉的三维重建适⽤于任何场景的重构。
三维重建基本原理
三维重建基本原理三维重建是一种基于图像或激光扫描数据，重构三维对象的技术，又称为三维建模或三维扫描。
它可以广泛地应用于工业设计、电影特效、医疗和文化遗产保护等领域。
本文将围绕三维重建基本原理进行讲解，阐述其步骤和实现方法。
一、图像采集首先，需要采集到待重建物体的图像数据。
这可以通过拍摄物体不同角度的照片或者使用3D扫描仪等设备来进行。
采集到的图像将会通过计算机处理，生成三维模型。
二、点云生成在得到了图像数据之后，首先需要使用计算机算法将图像转化为点云数据，也就是将二维图像数据转化为三维点云数据。
点云是由大量的三维点坐标组成的，这些点的坐标可以由对应的二维图像像素坐标推算而来。
点云生成由于要进行图像处理和计算，种类比较多，但基本可以归为直接法和间接法两类。
三、点云处理通过输入的点云数据，需要对它进行处理和优化，目的是使得重建的三维模型质量更高，更符合待重建物体的真实形态。
其中点云处理的核心问题是数据过滤、点云分割和点云配准。
四、表面重建在完成点云处理之后，需要进行表面重建。
表面重建是将点云数据变为表面模型，这样我们才能充分地了解重建模型的形状，比如表面的纹理、颜色等。
表面重建方法非常多，有曲面拟合、快速曲面光滑技术、网格有限元技术等，不同的方法适用于不同的数据类型及设计场景。
五、输出三维模型经过处理之后，我们终于得到了完整的三维模型。
在输出三维模型的过程中，在不同的领域、不同的应用场景下，需要生成不同的三维模型格式，比如STL格式、OBJ格式、VRML格式等。
综上所述，三维重建的基本原理是通过采集待重建物体的图像或激光扫描数据，转化为点云数据，然后进行点云处理和表面重建，最后输出三维模型。
在实际的三维重建过程中，需要根据不同的应用场景、不同的数据规模和特点，选择不同的算法和方法。
随着技术的不断发展，三维重建技术有望广泛应用于更多领域，并不断提高重建质量和效率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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
点云对齐， 点云对齐， 拼接
空间点的获取
匹配2， 匹配 ，计算视差
曲面重构
纹理贴图
图像校正
黄色： 黄色：任意位置 绿色： 绿色：平行位置
图像校正
① 图像校正的目的
相机任意位置 图像未校正 相机平行 校正图像
极线不平行 极线平行 极线交于极点 极点无穷远
图像经过校正后可以看成是两台光轴互相平行的摄像 机的成像
p1 = (u1 v1 1)T
p2 = (u2 v1 1)
T
经过校正后图像上的俩个对应点 空间点P在摄像机 和 坐 空间点 在摄像机C1和C2坐 在摄像机 标系下的坐标， 为基线 标系下的坐标，b为基线
P = ( X −b Y Z 1)T
P = ( X Y Z 1)T 图像点和三维空间点的映射关系可以得到： 图像点和三维空间点的映射关系可以得到： u1b v1b bf x= y= z = d d d
T T T
如果知道了R和T 的值，就可以将坐标系 o2 x2 y2 z 2 进行旋转和平移，转化为 o1 x1 y1 z1 坐标系。这样就 能将各块测量的数据转换到同一个坐标系，实现 拼接任务了。
点云拼接
拼接步骤： ③ 拼接步骤：
多视角点云数据的拼接方法可以分为两 步。 1 首先利用离散的特征进行匹配的方法实现 粗配准 2 再使用迭代最近点算法 再使用迭代最近点算法(ICP)算法进行精 算法进行精 确配准
d = x2 − x1
1 2 3 4 p 5 6 7 8
匹配 计算视差
左图中所有匹配点 最大视差为a 最大视差为 最小视差为b 最小视差为 匹配点p的视差为 的视差为d 匹配点 的视差为 视差图中p点的灰度值为 视差图中 点的灰度值为 255*|d-b|/|a-b|
匹配 计算视差
3-4 空间点的获取
P1中提取一个子 {mi | mi ∈ Pi , i = 1, 2,...., N } 中提取一个子 集 {mi ' | mi ' ∈ Pi , i = 1, 2,...., N } 在数据点集P2 中有一子集 在数据点集 与P1中点一一对应 中点一一对应 通过这俩个子集求解R和 通过这俩个子集求解 和T
根据三维物体的断层扫面，得到二维图像 根据三维物体的断层扫面， 轮廓，进行相邻轮廓的连接和三角化， 轮廓，进行相邻轮廓的连接和三角化，得到 物体表面形状。 物体表面形状。
应用硬件光学三维扫描仪获得物体的点云数据， 应用硬件光学三维扫描仪获得物体的点云数据， 进行重建获得物体的整体表面信息。 进行重建获得物体的整体表面信息。
曲面重构
Delaunay三角剖分 三角剖分
Delaunay边：假设E中的一条边 （两个端点 边 假设 中的一条边 中的一条边e（ ），e若满足下列条件 为a,b）， 若满足下列条件，则称之为 ）， 若满足下列条件，则称之为Delaunay 存在一个圆经过a,b两点 圆内(注意是圆内 两点， 注意是圆内， 边：存在一个圆经过 两点，圆内 注意是圆内， 圆上最多三点共圆)不含点集 中任何其他的点， 不含点集V中任何其他的点 圆上最多三点共圆 不含点集 中任何其他的点， 这一特性又称空圆特性。 这一特性又称空圆特性。 Delaunay三角剖分：如果点集 的一个三角剖 三角剖分： 三角剖分 如果点集V的一个三角剖 只包含Delaunay边，那么该三角剖分称为 分T只包含 只包含 边 Delaunay三角剖分。 三角剖分。 三角剖分
i-dong地鼠 地鼠
1997年，Paul Debevec利用图像重建技术，成功 年 利用图像重建技术， 利用图像重建技术 地出品了电影短片《 地出品了电影短片《the Campanile》。 》
1-3 文化遗产的保存
对文物进行三维重建操作， 对文物进行三维重建操作，以便获取文物精准的几何 和色彩信息。 和色彩信息。
一、定义 二、性质 三、算法分类
曲面重构
定义
三角剖分：假设 是二维实数域上的有限点集 是二维实数域上的有限点集， 三角剖分：假设V是二维实数域上的有限点集， 是由点集中的点作为端点构成的封闭线段, 边e是由点集中的点作为端点构成的封闭线段 E 是由点集中的点作为端点构成的封闭线段 的集合。 的一个三角剖分T=(V,E) 为e的集合。那么该点集 的一个三角剖分 的集合 那么该点集V的一个三角剖分 是一个平面图G，该平面图满足条件： 是一个平面图 ，该平面图满足条件： 1.除了端点，平面图中的边不包含点集中的任 除了端点， 除了端点 何点。 何点。 2.没有相交边。 没有相交边。 没有相交边 3.平面图中所有的面都是 平面图中所有的面都是 三角面，且所有三角面的合集是散点集V的凸 三角面，且所有三角面的合集是散点集 的凸 包。
点云拼接
曲面重构
散乱点集的曲面三角剖分
平面投影法三角剖分
空间直接剖分
最小权三角剖分
Delaunay三角剖分 约束delaunay三角剖分
α-shape算法 Voronoi图算法
三 角 网 格 生 长 法
分 逐 点 插 入 法 治 算 Hoppe算法 法 Choi算法
曲面重构
Delaunay三角剖分 三角剖分
2-2 国内研究现状
提出了， ① 北京交通大学 袁保宗 提出了，由真实世界到计算机 虚拟世界的转换问题。 虚拟世界的转换问题。 设计了， ② 浙江大学 刘刚 设计了，一个能绘制出几何模型和表 面纹理的真实场景交互建模系统。 面纹理的真实场景交互建模系统。 中科院自动化研究所，开发的CVSuite，能利用立体 ③ 中科院自动化研究所，开发的 ， 视觉进行三维重建。 视觉进行三维重建。 提出了一种基于构建Visual Hull，求 ④上海交大 马利庄 提出了一种基于构建 ， 取物体形状及表面反射属性的方法。 取物体形状及表面反射属性的方法。
图像校正
则由式（1a)可以得到如下等式
p2 F p1 = 0
T
将式（1a)和式（1b)代入得
p2T U 2T FU1 p1 = 0
由式（2）可得
F = U 2 FU1 = U 2 [e] X U1
T T
图像校正
F = U 2T FU1 = U 2T [e]X U1
只要知道了基础矩阵F，就可以从上式中分解出变 换矩阵 U1 和 U 2 ，从而实现图像的校正。
基于图像的重建方式，应用范围广泛， 基于图像的重建方式，应用范围广泛，精 度比较低。 度比较低。
使用探针或激光读数器逐点获取数据， 使用探针或激光读数器逐点获取数据，进行整体 三角化，此类方法测量精确，但速度很慢， 三角化，此类方法测量精确，但速度很慢，难以在 短时间内获得大量数据。 短时间内获得大量数据。
图像校正
设 U1 为
u1T a1 a2 a3 T U1 =U = u2 = b1 b2 b3 u3T c1 c2 1
分解为如下形式： 将U分解为如下形式： 分解为如下形式
U = U sU rU p
1 Up = 0 c a 0 1 cb 0 0 1
河南省新乡 市辉县村舍 重建图
龙形纹理门框的局部重建图
新疆米兰古城三维重建图
2-1 国外研究现状
① Paul E.Debevec——参数几何体表示初始模型 参数几何体表示初始模型 M.Seitz——颜色不变量 颜色不变量、 ② Steven M.Seitz——颜色不变量、顺序可见性规 则重建场景模型 三维重建系统PhotoBuilder ③ Roberto cipolla——三维重建系统 三维重建系统
主 讲 人： 原 飞
机器视觉/空间测量组 机器视觉/
ห้องสมุดไป่ตู้
基于图像的三维重建
一、 应用背景 二、 研究现状 三、 重建流程
1-1 制造业与逆向工程
1-2 影视与娱乐
数字化三维模型，能够给电影和视频游戏提供丰富素材。 数字化三维模型，能够给电影和视频游戏提供丰富素材。
22届国际体博会上，由 届国际体博会上， 届国际体博会上 深圳泰山在线科技公司 研发的首款三维体感互 动游戏—— 动游戏