基于智能手机的三维模型重建方法研究
三维模型质量分析的实践方法研究
三维模型质量分析的实践方法研究三维模型质量分析的实践方法研究三维模型质量分析是在三维模型设计和开发过程中对其质量进行评估和改进的重要步骤。
以下是一个基于实践方法的三维模型质量分析的步骤解析。
第一步：定义质量指标在开始分析前，需要明确定义三维模型的质量指标。
这些指标可以包括几何精度、模型结构、模型拓扑、纹理质量等方面。
根据具体应用需求和用户期望，选择适当的质量指标进行分析。
第二步：收集数据收集三维模型的数据是质量分析的关键步骤。
可以通过模型导入软件或者三维扫描设备来获取模型数据。
确保数据的准确性和完整性，以便后续的分析工作。
第三步：数据清洗和预处理在进行实际分析之前，需要对收集到的数据进行清洗和预处理。
这包括去除异常点、修复模型表面的缺陷、解决模型中的重叠部分等。
通过数据清洗和预处理，可以提高模型的准确性和可靠性。
第四步：指标计算和分析根据定义的质量指标，对清洗和预处理后的数据进行计算和分析。
可以使用软件工具或自定义的算法来计算指标。
这些指标可以帮助评估模型的几何精度、拓扑结构等方面的质量。
第五步：结果评估和改进根据分析结果，评估模型的质量是否满足需求，并确定需要改进的方面。
如果模型存在质量问题，可以采取相应的措施进行改进，例如重新建模、优化拓扑结构等。
在改进后，需要再次进行数据收集和质量分析，以确保模型质量的提升。
第六步：文档和报告在完成质量分析后，需要将结果进行文档化和报告。
这有助于记录分析的过程和结果，并为后续的模型开发和使用提供参考。
报告可以包括模型的质量指标、分析结果、改进措施等内容。
综上所述，三维模型质量分析是一个多步骤的过程，需要定义质量指标、收集数据、清洗预处理、计算分析、评估改进，并最终完成文档和报告。
通过这个实践方法，可以有效提高三维模型的质量，满足用户的需求和期望。
基于PCL技术的三维点云重建方法研究
基于PCL技术的三维点云重建方法研究三维点云重建是计算机视觉和图形学领域的一个重要研究方向。
随着激光扫描及三维传感器技术的发展和成熟，获取和重建三维点云数据已经成为现实。
PCL（Point Cloud Library）是一个开源的用于处理三维点云数据的通用库，提供了一系列用于点云处理和分析的算法和工具。
本文通过介绍基于PCL技术的三维点云重建方法的研究，希望能够使读者更好地了解这一领域的最新进展和挑战。
一、引言三维点云重建是将一系列离散的三维点云数据转换成连续的三维模型或场景的过程。
这一过程通常包括点云的预处理、特征提取、点云配准和重建等步骤。
PCL是一个功能强大且灵活的工具库，为研究人员和工程师提供了丰富的算法和工具，方便他们进行点云数据处理和重建的研究工作。
二、点云预处理点云预处理是将原始的三维点云数据进行去噪、滤波和采样等操作，以提高点云数据的质量和准确性。
PCL中提供了多种预处理算法，如去除离群点的Statistical Outlier Removal、滤波算法（如Moving Least Squares Filter和Voxel Grid Filter）以及采样算法（如Uniform Sampling和Random Sampling）等。
这些算法可以根据具体任务的需求，对点云数据进行有效的优化和处理。
三、特征提取特征提取是将点云数据中的特定特征（如表面法线、边缘、平面等）提取出来，以进行后续的配准和重建等操作。
PCL中的特征提取算法包括了表面法线估计（如Normal Estimation）、边缘检测（如Boundary Estimation）以及关键点提取（如Harris Keypoint和SIFT Keypoint）等。
这些算法可以根据点云数据的几何和拓扑特征，提取出符合需求的关键信息。
四、点云配准点云配准是将多个局部的点云数据对齐到一个全局坐标系中的过程。
在PCL中，提供了多种点云配准算法，包括基于特征的配准（如Point-to-Plane ICP和Fast Global Registration）和基于体素的配准（如NDT（Normal Distributions Transform））等。
图形学中的三维模型渲染技术
图形学中的三维模型渲染技术数字化时代，三维模型的应用越来越广泛。
如果想要在虚拟空间中重建一个真实的物体或场景，不可避免地需要通过三维建模技术来进行处理，但是三维建模之后的模型却仍然是一个无生命的物体，而如何让其更真实地呈现在视觉上，进而产生跨足现实和虚拟的奇妙体验呢？这个问题涉及到图形学（Graphics）很深的领域，而三维模型渲染技术便是图形学中的重要分支之一。
本文将以三维模型渲染技术为切入点，深入探讨渲染的背景、分类、算法和优化等方面。
一、背景三维图形渲染正是计算机图形领域中的最富挑战性和热门的研究领域，特别是在虚拟现实、游戏等领域的应用非常广泛。
渲染技术的基本任务是将3D场景中的物体用2D的方式展现出来。
自1990年代后期以来，计算机的运算性能、图形硬件和图形算法都得到了很大进展，开发者们得以采用飞快的现代计算机处理更为复杂的3D场景，开发更具交互性和感染力的游戏和虚拟现实应用。
大量的研究工作也被投入到了三维渲染领域，许多优秀的三维渲染算法和引擎被开发出来，并广泛应用于游戏、电影、动画等等领域。
二、分类三维模型渲染技术的基本分类主要包括离线渲染和实时渲染两类。
- 离线渲染方法为了得到更为逼真的图像，通常使用离线渲染方法，目的是真正摆脱实时硬件的限制，采用计算密集型的算法，在数据采集完成之后，利用计算机大量的时间来完成最优化的渲染工作。
三维场景需要先行建模，并将其储存到计算机内部。
随后需要进一步定义光线位置和各种照明条件等环境参数，才能在渲染引擎死缓存入正确的渲染流程。
- 实时渲染方法区别于离线渲染相对不需要高性能的实时渲染，是通过一些特别的技巧和算法，在几乎没有延迟的时间里，渲染出更有趣的3D 场景和物体。
通常情况下运用实时渲染技术的核心设备是电脑或在手机、智能电视等便携式设备。
实时渲染技术能够实现复杂的纹理效果、计算照明、使用真正的物理模拟和支持挤出模型。
同时，基于着色器编程的编码必须能够利用现有的图形外部引用库。
三维物体重建的建模及纹理处理方法研究
三维物体重建的建模及纹理处理方法研究摘要：近年来，随着信息技术、数字技术和网络技术的发展，数字城市、虚拟城市等被相继提出并得到迅速发展，在城市模型的创建中三维建筑物的重建受到最多重视，三维物体重建的目的在于获取三维空间信息，建立物体的三维模型。
本文介绍了二次开发的AutoCAD的建模方法及过程，并研究了应用Photoshop 进行建筑物侧面纹理图像处理的具体做法，从而在JX－3D系统中实现建筑物的三维重建。
Abstract: In recent years, along with information technique, number technique and network technical development, number city, virtual city etc. is one after another put forward and get a quick development, the reconstruction of 3D building is subjected to the most values in establishing of model in the city, the 3D object rebuilds of the purpose lie in obtaining a 3D space information and build up the 3D model of object.This text introduced two model method and processes of AutoCADs of developments, and studied the concrete way of doing that applied Photoshop carries on the building on the side veins picture processing, carry out the 3D reconstruction of building in the D JX-3 system thus.关键词：三维重建AutoCAD建模纹理图像处理JX-3D系统Keyword: The 3D reconstruction AutoCAD model veins picture handles D JX-3 system1三维物体重建三维物体重建的目的在于建立物体的三维模型，三维模型的构建需要真三维的空间数据(包括平面位置、高程或高度数据)和真实的影像数据(包括建筑物的侧面的纹理)。
基于5G+AR技术的三维大场景定位在智能运维中的应用
基于5G+AR技术的三维大场景定位在智能运维中的应用中国移动粤港澳大湾区(广东)创新研究院有限公司摘要：随着设备智能化程度的提成，其复杂度也越来越高，造成运维工作难以开展。
运用5G+AR虚拟现实方法可以实现复杂设备的智能巡检，降低现场检修成本。
本文基于5G+AR虚拟现实方法实现的三维大场景下的物体定位技术。
该技术结合体轮廓识别和动态三维模型追踪技术，可对对象类建立信息识别库，然后获得物体的更深度信息进行处理，得到物体位置从而定位，进而支持智能设备的运维工作。
此外，本文还分析了5G+AR虚拟现实算法在智能巡点检方面的应用及价值意义，论证了5G+AR虚拟现实技术未来的发展前景。
关键词：5G+AR；增强现实；物体轮廓识别0引言目前，我国十三五信息化规划、互联网+、中国制造2025等已将虚拟现实列入文件，国家对虚拟增强产业和虚拟现实的支持力度不断加大，各级政府也在不断推动细腻现实产业发展。
相关政策由科技部、文化部、工业和信息化部、发展和改革委员会、商务部等部门发布，此外，在广州、南昌、青岛、上海、北京、深圳等城市也不断出台相关政策。
国家不断的战略引导促进了各城市对未来科技，前沿技术等相关产业的扶持[1]。
随着如今的工业设备种类很多，机械设备智能化程度也在大幅提升，随之而来的设备复杂性也越来越高，以致设备运维工作难度大，技术支持和上门服务非常依赖设备原厂。
由于工业厂区的面积通常很大，在这种复杂的三维大场景中，微信电话及二维图像难以解决复杂的现场问题，专家资源稀缺导致现场指导成本居高不下，多人协同作业也很困难，调度和检修完成的时间更长，所以会造成企业亏损，生产也会因此被耽误。
将增强现实技术应用到智能设备的厂区的三维大场景智能化巡检过程中，快速、低成本、大批量地识别出三维大场景中的目标物体，可以极大改善设备运维的效率，提高企业设备的管理效率。
1关键技术为了实现复杂设备的智能化运维，三维空间定位算法是近几年研究的热点。
基于mimics软件的三维重建技术在断层解剖实验教学中的应用
基于mimics 软件的三维重建技术在断层解剖实验教学中的应用张华1吴欣妍2张丽2董玲宏2肖如辉3（1川北医学院人体解剖学教研室，四川南充637100）（2川北医学院影像学院，四川南充637100）（3川北医学院附属医院，四川南充637007）实验教学是断层影像解剖的主要教学手段，通过操作与观察，在培养学生断面与整体相结合、标本实物与影像相结合思维模式的过程中起着重要作用[1，2]。
在传统教学中学生通常在老师的指导下进行标本和影像断面的观察和学习，部分实验标本不够清晰、某些部位不易辨认，且学生动手机会较少；对动手能力的提升有限[3，4]。
三维重建能在一定程度上改善以上教学方法的缺点。
医学影像处理软件mimics 界面友好，重建图像清晰，可用于解剖教学。
本研究拟在学生中建立科研小组，采用mimics 软件建立丘脑等结构的三维重建模型，在实践过程中提升学生的动手能力，提高学生兴趣与教学质量，作为传统的实验教学手段的有益补充。
1材料与方法1.1一般材料选取于川北医学院附属医院进行磁共振成像（MRI ）检查者或体检者中符合纳入标准的志愿者38例纳入本研究，其中男21例，女17例，平均年龄分别为（45.4±14.7）和（45.6±14.6）岁。
纳入标准：经常规体检无异常，头颅常规MR 未见异常，无任何神经系统疾病的症状和体征；无心脑血管和中枢神经系统疾病史；无长期服用能影响神经系统药物史，近1年内未服用任何能影响神经系统的药物；无吸毒，酗酒史；无家族遗传病史。
排除标准：MRI 扫描发现任何脑内病变；有神经系统疾病及家族遗传疾病；有吸毒、酗酒及依赖影响神经系统药物；所采集的图像不符合研究要求。
所有受试者签署知情同意书。
1.2实验器材与软件环境硬件系统：笔记本电脑（宏基E1-570G ，Windows1064位操作系统，中央处理器）；内存（DDR3，8G ，1333MHz ）；显卡（NVIDIA GeFore GT 740M ）；硬盘【摘要】目的探讨基于mimics 软件的三维重建技术在断层解剖实验教学中的应用。
三维动画场景文献综述范文模板例文
三维动画场景文献综述范文模板例文在本文综述中，我们对三维动画场景进行了详细的研究和文献综述。
我们主要关注了三维动画场景的设计、建模、渲染和动画效果等方面的研究。
我们选择了以下几篇相关文献进行综述，并对它们的研究方法、实验结果和创新点进行了详细的描述和分析。
1. 文献1：《基于虚拟场景的三维模型重建方法研究》这篇文献主要介绍了一种基于虚拟场景的三维模型重建方法。
作者首先对场景进行了拍摄和扫描，然后使用计算机视觉和图像处理技术对这些数据进行处理，最终生成了高质量的三维模型。
文章中提到了一些关键技术，如点云配准、表面重建和纹理映射等。
实验结果表明，该方法能够有效地重建复杂的三维场景，并获得真实感和逼真度较高的模型。
2. 文献2：《基于物理模拟的三维动画场景设计方法研究》这篇文献介绍了一种基于物理模拟的三维动画场景设计方法。
作者通过使用物理引擎和动力学模拟技术，可以模拟真实世界中的物理效应，如重力、碰撞和流体动力学等。
文中对于如何使用物理模拟来设计复杂的场景进行了详细的描述，并提供了一些实际案例和实验结果。
结果表明，该方法能够有效地改善三维动画场景的真实感和逼真度。
3. 文献3：《基于光线追踪的三维动画场景渲染方法研究》这篇文献提出了一种基于光线追踪的三维动画场景渲染方法。
作者通过模拟光线在场景中的传播和反射，可以模拟真实世界中的光照效果和阴影效果。
文中详细介绍了光线追踪算法的原理和实现方法，并给出了一些实验结果和比较分析。
实验结果表明，该方法具有较高的渲染质量和真实感，能够有效地提高三维动画场景的视觉效果。
综上所述，以上三篇文献对于三维动画场景的设计、建模、渲染和动画效果等方面进行了重要的研究。
它们提供了一些创新的方法和技术，能够有效地提高三维动画场景的真实感和逼真度。
未来的研究可以进一步探索和改进这些方法，并将其应用于实际的三维动画制作中。
立体重构技巧旋转法
立体重构技巧旋转法1.引言1.1 概述概述部分可以介绍立体重构技巧旋转法的背景和基本概念。
以下是一个示例：立体重构技巧旋转法是一种常用的图像处理技术，主要用于将二维图像转换为三维模型。
通过旋转法，我们可以利用已知的二维图像信息来还原物体的三维结构，从而实现对物体形态、尺寸和位置等特征的获取。
这项技术在计算机视觉、医学影像、工程设计和虚拟现实等领域具有广泛的应用。
立体重构技巧旋转法的基本思想是，在旋转过程中观察物体的变化，从而得到物体在三维空间中的坐标信息。
通过不同角度的观察，我们可以获取多个二维图像，在对这些图像进行处理的同时，还原物体的三维结构。
这种方法可以通过多个视图的组合来准确地还原物体的形状、轮廓和纹理等信息，从而更加真实地呈现给用户。
在立体重构技巧的应用中，旋转法是其中一种常见的实现方式。
通过将物体放置在旋转平台上，我们可以将物体旋转到不同的角度，再通过相机等设备进行拍摄和记录。
通过对这些图像进行处理和分析，我们可以推断出物体在三维空间中的位置、形状和尺寸等重要信息。
这种技术在实践中已经得到广泛的验证，具有较高的可靠性和准确性。
通过立体重构技巧旋转法，我们可以在不直接观察物体的情况下，获取到物体的三维模型，并对其进行进一步的分析和处理。
这为实现虚拟现实、增强现实、物体识别和追踪等应用提供了重要的基础。
随着技术的不断发展和优化，立体重构技巧旋转法将在各个领域得到更加广泛的应用和推广。
1.2 文章结构本文将按照以下结构进行分析和探讨立体重构技巧的旋转法：1. 引言：在引言部分，将对立体重构技巧的重要性和应用背景进行概述，以引起读者的兴趣。
同时，也会明确本文的目的和意义。
2. 正文：正文部分将详细介绍立体重构技巧和旋转法的原理、方法和应用。
其中，2.1小节将讨论立体重构技巧的基本概念、相关技术和实施步骤，为读者提供必要的理论基础。
2.2小节将重点探讨旋转法在立体重构中的具体应用，包括旋转法的原理、实现步骤和优缺点等方面。
基于内容的三维模型比较与检索算法研究的开题报告
基于内容的三维模型比较与检索算法研究的开题报告一、研究背景随着3D打印技术的飞速发展和广泛应用，作为其重要支撑的三维模型的需求量不断增长，如何有效地检索和比较三维模型成为了迫切需要解决的问题之一。
传统的基于文本的检索无法满足用户对于模型外观细节等视觉上的需求，因此基于内容的三维模型比较与检索算法成为了当前研究的热点之一。
二、研究目的和意义本课题旨在探寻一种能够实现基于三维模型内容的检索和比较的算法，从而缩短用户在获取感兴趣模型时的检索时间。
对于3D模型制造、教育、艺术等领域，基于内容的三维模型比较与检索技术能够显著提升工作效率和操作便捷性，并且在文化创意产业推广、整合、应用等方面也有着广泛的应用前景。
三、研究内容和研究方法本研究将重点探究三维模型的内容表示、相似度度量和检索排序技术，并尝试设计实现一种基于内容的3D模型检索和比较系统。
具体的研究内容包括：1. 三维模型的内容表示：探究三维模型的表达形式及特征提取算法，构建三维模型的特征向量。
2. 相似度度量：研究三维模型的相似度度量方法，对比常见的相似度度量算法，寻找适用于三维模型的相似度度量方法。
3. 检索排序技术：基于相似度度量结果进行检索排序，考虑到检索结果的可解释性和稳定性，将会探讨使用机器学习、大数据分析等技术构建更加精准的排序模型。
4. 基于内容的三维模型比较与检索系统：在以上研究成果基础上设计实现一款基于内容的三维模型比较与检索系统并对其进行评价。
本研究将采用实验和模拟的方式，对模型相似度和检索排序算法的有效性、可扩展性和性能进行评估。
四、研究进度安排1. 第一阶段：文献调研和研究背景学习（1个月）2. 第二阶段：三维模型内容表示和相似度度量方法研究（2个月）3. 第三阶段：检索排序算法研究和实现（2个月）4. 第四阶段：基于内容的三维模型比较与检索系统实现和评价（2个月）5. 第五阶段：论文撰写及论文答辩准备（1个月）五、研究预期成果1. 提出一种基于内容的三维模型比较和检索的算法。
基于测绘技术的建筑物三维模型重建方法研究
基于测绘技术的建筑物三维模型重建方法研究1. 引言随着科技的不断进步和发展，基于测绘技术的建筑物三维模型重建方法被广泛应用于城市规划、文化遗产保护和建筑设计等领域。
本文将探讨基于测绘技术的建筑物三维模型重建方法的研究进展，以及其在实际应用中的应用前景。
2. 传统测绘技术与三维重建技术的结合传统的测绘技术主要包括全站仪、激光扫描和摄影测量等。
这些技术通常用于采集建筑物的二维平面数据和高程数据。
然而，这些传统测绘技术无法提供建筑物的真实三维形状信息。
因此，基于传统测绘技术的建筑物三维模型重建方法逐渐出现。
3. 基于激光扫描的建筑物三维模型重建方法激光扫描技术是目前最常用的建筑物三维模型重建方法之一。
该技术通过激光器发射激光束，然后接收被扫描物体表面反射的激光，从而获取建筑物表面的坐标数据。
激光扫描技术具有高精度、高速度和非接触的特点，因此在建筑物三维模型重建中得到广泛应用。
4. 基于摄影测量的建筑物三维模型重建方法摄影测量技术是另一种常用的建筑物三维模型重建方法。
该技术通过摄影测量仪拍摄建筑物的多个角度的照片，并使用三角测量原理计算出建筑物表面的三维坐标。
摄影测量技术具有成本低、操作简单和适用范围广的优势，因此在规模较小的建筑物三维模型重建中得到广泛应用。
5. 基于无人机技术的建筑物三维模型重建方法随着无人机技术的飞速发展，基于无人机技术的建筑物三维模型重建方法也受到了广泛关注。
无人机可以搭载激光扫描仪或者摄影测量仪进行建筑物的数据采集，通过无人机的特点，可以获取更加全面的建筑物数据。
同时，无人机技术可以实现对于建筑物外观和内部结构的全方位重建，因此在建筑物三维模型重建中具有巨大的潜力。
6. 基于人工智能的建筑物三维模型重建方法近年来，人工智能技术的发展极大地推动了建筑物三维模型重建方法的发展。
通过训练人工智能算法，可以自动识别建筑物的特征点和轮廓线，从而实现建筑物三维模型的快速重建。
这种基于人工智能的建筑物三维模型重建方法不仅可以提高工作效率，还可以大大减少人工错误。
视觉SLAM算法在智能手机中的应用研究
视觉SLAM算法在智能手机中的应用研究视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种通过计算机视觉技术实现的同时定位和地图绘制方法，被广泛应用于机器人导航、增强现实等领域。
随着智能手机的普及，人们开始探索将视觉SLAM算法应用于智能手机中，以实现更加智能和高效的定位、导航、地图绘制等功能。
本文将重点探讨视觉SLAM算法在智能手机中的应用研究。
一、智能手机的SLAM算法研究背景随着移动互联网的普及，智能手机成为人们最常用的移动终端设备之一。
在智能手机的定位、导航等方面，传统的GPS、北斗等卫星定位系统已经无法满足人们的需求。
因此，人们开始探索将计算机视觉技术应用于智能手机定位、导航等领域。
视觉SLAM算法的出现，为智能手机导航、增强现实等领域的应用提供了有力的支持。
二、智能手机的SLAM算法研究进展目前，国内外学者已经在智能手机上实现了不同类型的视觉SLAM算法。
其中，基于单目相机的视觉SLAM算法是应用最广泛的一种。
这种算法通过分析单目相机在移动时所拍摄的图像序列，识别出图像中的特征点，并通过特征点之间的匹配来建立起相机的运动轨迹和环境的三维结构模型。
此外，基于RGB-D相机和双目相机的视觉SLAM算法也开始在智能手机中得到应用。
三、智能手机的SLAM算法应用展望视觉SLAM算法在智能手机中的应用前景非常广阔。
通过将该算法与其他传感器技术相结合，可以实现高精度地图制作、智能导航、虚拟增强现实等功能。
例如，在室内导航领域，可以实现无需GPS信号的高精度导航；在工业场景中，可以通过建立虚拟的三维模型，实现机器人自主导航等功能。
四、智能手机的SLAM算法应用挑战应用视觉SLAM算法在智能手机中也存在一些挑战。
首先是算法计算速度的问题，虽然现代智能手机的处理能力已经足够强大，但是在进行大规模建图时依然存在性能瓶颈。
其次是移动设备环境下的传感器标定问题，由于手机上的传感器存在较大的误差，需要对其进行精确标定才能保证算法的准确性。
使用摄影测量技术进行三维模型重建
使用摄影测量技术进行三维模型重建摄影测量技术是一种利用影像数据获取物体形状和空间位置信息的测量技术。
它能够通过摄影仪捕捉的影像，通过计算机处理和分析，提取出三维空间中物体的几何信息，进而实现三维模型的重建。
本文将介绍摄影测量技术的基本原理、应用领域以及未来发展趋势。
摄影测量技术的基本原理是利用立体视觉原理，通过多幅影像的重叠和共同地物特征点的匹配，确定物体在三维空间中的位置。
传统的摄影测量技术主要依赖于测量影像之间的几何关系，需要在拍摄影像时设置特殊的摄影测量标志物，以提供影像间的绝对定位信息。
而随着数字摄影技术的发展，现代摄影测量技术能够利用影像的纹理和几何信息实现三维模型的重建，无需特殊的摄影测量标志物。
摄影测量技术在建筑、城市规划、文物保护等领域有着广泛的应用。
在建筑领域，摄影测量技术可以快速获取建筑物的几何信息，为设计、施工和管理提供参考。
在城市规划领域，摄影测量技术可以生成城市模型，为城市规划和土地利用提供决策支持。
在文物保护领域，摄影测量技术可以对文物进行非接触式的测量和保护，确保文物的原始状态不被破坏。
目前，摄影测量技术在三维模型重建方面取得了重要进展。
传统的摄影测量技术需要使用专门的高精度测量仪器，成本高昂且操作复杂。
而随着智能手机等设备的普及和性能的提升，现在已经可以利用这些设备进行简单的三维模型重建。
通过拍摄多张影像，并借助计算机软件进行图像处理和几何计算，普通用户就可以实现三维模型的重建，这为摄影测量技术的普及和应用范围的拓展提供了可能。
但是，摄影测量技术在实际应用中仍然面临一些挑战。
首先，摄影测量技术需要大量的计算资源和存储空间，对计算机性能和存储设备的要求较高。
其次，影像处理和几何计算的算法和工具尚不够成熟，需要进一步的研究和改进。
此外，摄影测量技术在复杂环境下的应用效果有限，例如光线不均匀、遮挡物存在等情况下，重建结果可能存在误差。
未来，摄影测量技术在三维模型重建方面有着巨大的发展潜力。
用手机为万物“重建”三维
Байду номын сангаас
用手机为万物“重建” 三维
今后，手机对物体的三维建模技术将给 VR、AR、3D 打印、 游戏动漫、电商、家居等行业带来革新。
《支点》记者 袁阳平 实习生 李心宁
一切将在手机上“重建”三维。 未来，当我们要装修房屋时，先将毛坯房的三 维图像扫描进手机，然后去卖场挑选心仪的定制化 家具，最后如拼魔方一样，拼出一个你想要的家。 这不是天方夜谭，未来已来。 这项技术突破，将给 VR/AR、3D 打印、游 戏动漫、 城市建模、 电商、 家居等行业带来新的变革。 谈到这一技术，坐在办公室的李熙尧难掩激 动：“在全数据流程处理模式下的各分项，我们都 已实现了突破和飞越。 在数据获取、 姿态 （SLAM） 、 空中三角测量、点云匹配、三维重建、渲染各步 骤中，都有自己的核心算法。” 李熙尧现任武汉天远视有限责任公司（以下简 称 “天远视” ）CEO， 这家仅成立两年靠技术实力 “吃 饭”的公司已实现了自我造血，按公司目前的人员 规模、现金储备能支撑公司正常运营 2-3 年。 记者来到天远视办公区，转角处的书架上，叠 放着许多计算机和数学书籍，旁边一整块写字板写 满了程序，研发人员正聚精会神地凝视着电脑，时 而敲打一下键盘。 天远视拥有 10 余名博士（后）核心研发团队， 他们能横跨摄影测量、计算机视觉、数学、计算机 语言四门学科。 对于这家具备“互联网 +”属性的公司，李熙 尧给出的定位是做一家小而精的核心算法公司。
选择 VR 行业“试水”
大到楼宇屋舍，小到一颗纽扣，天远视都能提
PIVOT
079
前沿 FOREFRONT
供相应的 3D 建模方案。 “技术的商业化，是天远视下一步发展的关 键。”独立投资人陈巍称，虽然目前天远视在技术 上有一定优势，但如何找到适合公司发展的市场， 以及提升市场占有量，将是未来商业化的关键。 李熙尧向《支点》记者透露，公司目前持开放 的合作态度，更多的是出于培育市场的考虑。“现 阶段，我们希望有更多人了解这套技术，并不急于 获取高额利润。我们更看重未来的市场，未来天远 视将会着重于 VR 领域。” VR 行业正处在资本的风口上。 李熙尧告诉 《支 点》记者，从 2016 年初的资本投入来看，目前 VR 行业有 52% 的资金流向了硬件开发制造商，28% 的 资金流向了平台和门户，10% 的资金流向了跟踪捕 捉技术，还有 10% 的资金流向了内容开发。然而在 开发工具方向上，VR 行业的资本投入几乎为零， 天远视将填补这个空白。 VR 是全产业链行业，上游要开发硬件，中间 要开发平台， 下游又链接软件开发商和内容生产商。 2016 年第一季度，中国 VR 投资达 18 亿元。业内 人士预计， 今年是中国 VR 产业爆发元年， 未来 4 年， 市场规模将增长 36 倍至 550 亿元。 目前，国内多家互联网企业也已瞄准了 VR 市 场，并纷纷展开布局。腾讯 CEO 马化腾此前表示， VR 将成为未来最为重要的产业机会；阿里巴巴也 已成立 VR 实验室，同步推动 VR 内容培育和硬件 孵化。 在张勇看来，一家没有三维重建技术的公司， 谈何从开发工具做起？“我们正瞄准这一方向，在 相关的子学科比如空中三角测量、 光流估计等领域， 均部署了博士（后）级的专人研发团队，并将进军 人工智能领域。” 张勇指出，目前国内外尚未有真正成熟的技术 团队。但预计未来两年内，三维恢复技术将全面大 众化。届时，虚拟现实才可以说是真正的虚拟现实。 李熙尧向《支点》记者介绍，由于当前 VR 行 业中广泛采用内容采集和渲染解决方案，但这种方 案易造成眩晕。“一旦三维恢复技术完全成熟，使 用天远视的开发者可定制真实的三维场景，它不仅 能在一定程度上缓解眩晕，还能使每个人都可以做 自己的 VR 内容，让全民参与到 VR 的狂欢中来。” 不过，在行业运用方面，陈巍有不同见解。他 举例，淘宝网曾推出过 VR 购物体验，但效果并不 明显。虽然 VR 购物比目前单纯看图片的购物效果 要好，但它更多的是一种体验。对于买房、买车这 类高价商品，确实会有较大帮助，但单纯用 VR 去 购买衣服，意义不大。 太证中投（武汉）股权投资基金管理有限公司 董事长周奇凤也认为，从目前看，天远视如何将技 术快速变现，以及快速拓展市场等仍面临考验。 不过，李熙尧坚信，未来市场前景一片大好。 目前，天远视的各基础工具产品均已成型，未来将 会持续研发、迭代新的版本和更多产品。
基于移动终端的增强现实应用的研究与设计
• 175•前言：随着移动技术的不断发展，特别是5G 技术的高速率和低延时等特性，为移动智能终端随时随地进行数据交互，使得增强现实技术有了很好的发展机会。
增强现实技术通过移动终端加强现实世界存在感的一种前沿信息技术，利用虚拟技术增强现实世界的信息，主要是以真实环境为场景，通过计算机生成的虚拟物体模型、把计算机系统提示信息和场景描述信息等有效融合到真实场景中，进一步实现对实际场景的一种信息增强。
可以通过移动终端和增强现实技术，增强现实世界中对现实场景的感知体验。
本文以移动客户端与服务器端进行通信的设计，实现基于智能移动终端的移动增强现实应用，为学生的日常教学提供有效的帮助。
目前随着虚拟现实技术的不断应用，使得增强现实技术也得到了很好的发展，增强现实技术是在虚拟现实技术的基础上不断发展起来的，是通过信息技术手段将虚拟信息和现实信息融合叠加的一种技术，有效的补充了现实生活中的实际的场景，加强了用户对现实世界的获得感。
通过虚实两种不同场景的有效融合，它是以真实的场景为主体，实现了虚拟信息对真实世界的场景动态地进行增强。
目前的主要特征主要体现为虚实结合、三维注册、实时交互，同时根据其实用性和先进性的特点，为不同领域开始不断出现。
一、系统总体设计方案目前增强现实技术已经有许多免费并且开源的增强现实应用开发平台，能够基于Android 、IOS 、PC 等进行自主开发，在国内主流的有高通增强实现AR(SDK)、ARtooklkit 、Unity 、D ’Fusion 增强现实以及Metaio 移动增强现实基础开发平台等。
开发人员可以选择在这些增强现实开发平台上，开发出满足现阶段的用户需求的移动增强现实应用。
为了进一步研究增强现实在现实生活中的应用，本文主要以Ｕnity3D 为基础进行增强现实的系统的设计。
利用智能移动终端，通过手机摄像机进行图像识别处理，通过摄像图片和数据库图片的比对，选择对应三维课程资源进行显示，最终实现虚实交互。
基于虚拟现实技术的三维模型设计与展示
基于虚拟现实技术的三维模型设计与展示虚拟现实技术已经逐渐渗透到各个领域，为我们带来了无限的可能性。
其中，基于虚拟现实技术的三维模型设计与展示正逐渐成为热门话题。
本文将深入探讨三维模型设计与展示的相关内容，包括其定义与应用、技术原理、设计流程以及展示方法。
首先，让我们来了解一下什么是三维模型设计与展示。
三维模型是利用计算机图形学的技术手段，将现实世界中的物体以三维的形式进行建模并呈现出来。
而基于虚拟现实技术的三维模型设计与展示，则将三维模型与虚拟现实技术完美结合，使用户能够通过虚拟现实设备，如头戴式显示器或手持设备，进入虚拟的三维环境中，并与模型进行交互，获得更加沉浸式的体验。
三维模型设计与展示有广泛的应用领域。
在建筑设计方面，设计师可以通过虚拟现实技术，让客户在虚拟环境中体验到建筑的实际效果，提前解决可能出现的问题，从而提高设计质量。
在教育领域，虚拟现实技术的运用可以为学生提供更加生动、直观的学习体验。
在医疗领域，三维模型的使用可以辅助医生进行手术规划和模拟，提高手术的精确性和安全性。
在娱乐产业，基于虚拟现实技术的三维模型设计与展示可以给用户带来沉浸式的游戏体验，增加游戏的趣味性。
在技术原理方面，三维模型设计与展示借助了计算机图形学、虚拟现实技术以及计算机视觉等相关技术。
首先，设计师需要使用专业的三维建模软件进行模型的创建。
然后，利用图形学的方法对模型进行渲染，赋予其真实的外观和纹理。
接下来，利用虚拟现实技术将模型转化为适配各种虚拟现实设备的格式，并与设备进行交互。
最后，通过计算机视觉技术，将用户在虚拟环境中的动作转化为对模型的交互命令，实现模型的操控与展示。
在进行三维模型设计与展示的过程中，设计师需要遵循一定的设计流程。
首先，明确设计目标和需求，确定模型的用途和展示方式。
然后，进行初步的概念设计，包括模型的整体结构和形状。
接着，进行详细的建模和纹理设计，需要考虑模型的每个细节，并赋予其真实的外观。
基于草图的三维物体重建技术研究
基于草图的三维物体重建技术研究三维物体重建技术是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它可以利用多种手段将现实世界中的物体转化为数字化的三维模型。
而基于草图的三维物体重建技术是近年来备受关注的一种方法，通过用户提供的简化草图，可以实现快速而准确的三维物体重建。
本文将对基于草图的三维物体重建技术进行深入研究和分析。
一、引言三维物体重建是计算机视觉和图形学领域的研究热点之一。
它的应用广泛涉及虚拟现实、增强现实、工业设计等领域。
随着技术的进步，基于草图的三维物体重建技术逐渐崭露头角。
与传统的基于图像的三维重建方法相比，基于草图的方法更加直观、简洁，用户只需提供一个简单的二维草图，系统便能自动生成相应的三维模型。
二、基于草图的三维物体重建技术概述基于草图的三维物体重建技术是一项复杂而多学科交叉的研究，它融合了计算机视觉、机器学习、几何建模等多个领域的知识。
该技术主要分为两个步骤，即草图理解和三维重建。
1. 草图理解草图理解是基于草图的三维物体重建技术的关键步骤之一。
其目的是将用户所提供的二维草图转化为计算机可理解的形式。
在这个过程中，涉及到草图的线条提取、特征提取和形状分析等技术。
线条提取可以通过边缘检测算法实现，例如Canny算法。
特征提取可以利用HOG、SIFT等算法提取草图中的特征点或特征边。
形状分析可以基于特征点和特征边，推导出草图所代表的物体的几何特征。
2. 三维重建三维重建是基于草图的三维物体重建技术的核心步骤。
在草图理解完成后，系统需要将草图转化为三维模型。
基于草图的三维物体重建技术主要分为两种方法：基于几何的方法和基于机器学习的方法。
基于几何的方法主要利用几何约束和形状匹配算法，将草图映射到三维空间并生成对应的三维模型。
基于机器学习的方法则利用已有的草图-模型对，通过训练神经网络等模型，实现草图的自动解析和三维模型的生成。
三、基于草图的三维物体重建技术的应用基于草图的三维物体重建技术具有广泛的应用前景。
计算机视觉与三维重建技术
计算机视觉与三维重建技术计算机视觉与三维重建技术是当今计算机科学领域的热门研究方向之一。
随着计算机技术的飞速发展，越来越多的研究者投身于这一领域，将其应用于各个行业，推动了各行各业的发展和进步。
本文将对计算机视觉与三维重建技术进行探讨，介绍其相关基础知识、应用领域以及未来发展趋势。
一、基础知识1.1 计算机视觉计算机视觉是指利用计算机和相应的算法来模仿和模拟人类视觉系统，从图像和视频中获取、处理和理解信息的科学与技术。
它通过解析、理解和理智地诠释数字图像和视频中的模式来实现自动感知和理解。
计算机视觉的主要任务包括物体识别、目标跟踪、动作分析、三维建模等。
通过图像采集、特征提取、模式识别等技术，计算机视觉能够实现对图像和视频的自动分析和理解，从而实现许多实际应用。
1.2 三维重建技术三维重建技术是指通过一系列的图像或其他传感器数据，为具有三维结构的目标或场景生成准确的三维几何模型的过程。
它可以通过不同的方法实现，例如立体视觉、激光扫描、结构光等。
三维重建技术有着广泛的应用领域，如虚拟现实、增强现实、文化遗产保护、工业设计等。
它为诸如建筑设计、医学手术、交通导航等领域提供了强大的支持和促进。
二、应用领域2.1 虚拟现实计算机视觉与三维重建技术在虚拟现实领域扮演着重要角色。
通过对真实场景的三维重建，可以构建虚拟现实环境，使用户能够身临其境地体验各类场景。
这种技术的应用包括游戏、模拟训练、可视化呈现等。
2.2 增强现实增强现实结合计算机视觉与三维重建技术，可以将虚拟信息与真实环境相结合，实现对真实世界的实时感知和交互。
通过手机、AR眼镜等设备，用户可以在现实世界中看到增加的虚拟信息，如导航指示、商品展示等。
增强现实技术的应用广泛涉及旅游、教育、娱乐等领域。
2.3 工业制造计算机视觉与三维重建技术在工业制造中有着广泛的应用。
例如，在生产线上，通过对产品进行三维扫描和重建，可以实现无损检测、质量控制等功能。
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2. 基于智能手机的三维模型重建方法
2.1. 相机标定
在对目标物拍摄之前，相机标定是必不可少的步骤之一。使用同一个相机对同一个黑白棋盘进行不 同角度的拍摄，通过点的三维世界坐标和二维相机平面像素坐标来求解图像平面的单应性矩阵 H，从而 得到内部参数和外部参数[3]。 基本原理：
X u X Y = = s v K [ r1r2 r3t ] 0 K [ r1r2t ] Y 1 1 1
Open Access
1. 引言
如今随着科技的发展，越来越多的三维影像产品出现在人们的生活中。一般的三维模型重建方法是 利用专用的设备如深度扫描仪等来获取三维数据，或者利用如 3DSMAX，CAD 以及 MAMY 等专业软件 来构造三维模型。这样的方法大多都有着操作复杂，效率低，周期长，成本高等问题，无法适用于广泛 的日常生活中。 而基于智能手机的三维模型重建是利用智能手机对同一物体在不同角度进行拍摄，通过一系列照片 对物体进行三维模型重建[1] [2]。这种方法自动化程度高，实用性好，降低了建模成本与条件，适用于任 何场景的重建。本文概括介绍了基于智能手机三维重建的各阶段及整体流程。
m ( x, = y)
(( L ( x + 1, y ) − L ( x − 1, y )) + ( L ( x, y + 1) − L ( x, y − 1))
2
1 2 2ຫໍສະໝຸດ )θ ( x, y ) = tan −1
L ( x, y + 1) − L ( x, y − 1) L ( x + 1, y ) − L ( x − 1, y )
3. 实验验证及分析
3.1. 数据准备
在进行三维模型重建之前需要对相机进行相机标定，本文使用的是张正友标定法来标定得到手机摄 像头的内参矩阵[6] [7]。使用手机对黑白棋盘进行不同角度的拍摄用于相机标定的棋盘格，之后提取内角 点进行标定得到标定误差及内参矩阵。 在对目标物进行拍摄时，应 360˚全方位拍摄，同时保证每张相片拍摄时的拍摄角度和拍摄距离基本 一致，还要注意相邻照片之间的交叠面积和摄像头分辨率。本文对校内孔子雕像如图 2 所示进行模型重
Research on 3D Model Reconstruction Method Based on Smart Phone
Hang Cao*, Zhiwei Qiu, Wei Xin, Dandan Fu
Huaihai Institute of Technology, Lianyungang Jiangsu Received: Aug. 5 , 2018; accepted: Aug. 20 , 2018; published: Aug. 28 , 2018
DOI: 10.12677/csa.2018.88137 1271 计算机科学与应用
曹航 等
2.2. 特征点的提取和匹配
特征点的提取和匹配是利用两幅图像中的对应点来求取两个相机的相对关系。对于图像差别较大的 情况，推荐使用 SIFT 特征，因为 SIFT 对旋转、尺度、透视都有较好的鲁棒性。如果差别不大，可以考 虑其他更快速的特征，比如 SURF、ORB 等。 2.2.1. 基于 SIFT 算子的特征点的提取 SIFT 算法是一种能够在尺度、亮度和视点变化的情况下提取稳定的特征点，并且生成具有良好匹配 性特征点的方法[4]。提取过程分为四步： 1) 尺度空间极值检测 利用高斯核函数对图像进行尺度变换，获得图像在尺度空间下的多尺度序列表示。
以每个特征点为中心，采用梯度方向直方图的方法，在 8 × 8 的领域中对梯度在 36 个离散方向上进行高斯 加权， 统计整个领域内的梯度方向。 最后将梯度模型的极大值或者多个极大值作为该特征点的主方向或次方向。 4) 生成 SIFT 特征描述子 SIFT 特征描述子是一个包含特征点领域信息的高维向量。它是将特征点领域内像素的 0 度方向旋转 为该领域的主方向，以消除旋转变换的影响，然后在 4 × 4 的区域内统计 8 个方向的梯度方向直方图。最 后将 SIFT 特征描述子进行归一化处理，以消除光照变化的影响。 2.2.2. 基于 SIFT 的特征匹配 SIFT 匹配方法是在具体的点的匹配上采用欧式距离算法。对于匹配图像中的特征点，采用最近邻法 搜索参考图像中的特征点，在参考图像中找到距离最近的和次近的两个特征点，如果最近距离和次近距 离的比值小于设定的阈值，则接受这一对匹配点。在得到初始匹配结果时，会有一些误匹配，因此需要 使用对极几何约束的方法来进行约束匹配，最后利用 RANSAC 模型剔除误匹配点[4] [5]。
摘
*
要
三维重建一直是计算机视觉中的重要的研究领域，这是突破现有数字计算机的信息处理能力，将其扩展
通讯作者。
文章引用: 曹航, 邱志伟, 辛威, 付丹丹. 基于智能手机的三维模型重建方法研究[J]. 计算机科学与应用, 2018, 8(8): 1270-1276. DOI: 10.12677/csa.2018.88137
曹航 等
Figure 1. Binocular reconstruction 图 1. 双目重建
在已知两个相机之间的变换矩阵，还有每一对匹配点的坐标，通过这些已知信息来还原匹配点在空 间当中的坐标。根据公式：
sx2 K ( RX + T ) =
整理可得到一个关于空间坐标 X 的线性方程：
X xK [ R T ] = 0 1
DOI: 10.12677/csa.2018.88137 1273 计算机科学与应用
求出 X 左边矩阵的零空间，再将最后一个元素归一化到 1，即可求得 X。由于只是两张照片的重建 因此重建过程中会丢失许多三维数据信息，因此需要加入更多的图片来进行多目重建。 2.3.2. 多目重建 通过双目重建后，我们可以得到一些特征点的空间坐标。之后加入第三张相片，与第二张相片进行 匹配得到特征点，其中部分特征点同样属于相片一与相片二的特征点。这样我们在已知这些特征点的空 间坐标和在第三张相片中像素坐标的情况下， 通过 solve PnP 便可得到第三个相机在世界坐标系下的位置， 即相机三到相机一的变换矩阵。 在得到相机三的变换矩阵后，通过 triangulate Points 方法将相三和相二之间的匹配点三角化，得到 其空间坐标。同时将新得到的空间点和之前的三维点云融合。对之后的相片反复操作便可完成多目重 建。
= H h1h2 h3 ] [=
λ K [ r1r2 t ]
r1 根据旋转矩阵的性质， 即 r1T r2 = 0 和 =
T 1 −T
= r2 1 ， 每幅图像可以获得以下两个对内参数矩阵的基本约束：
−1
h k k h2 = 0
T −T −1 h1T k −T k −1h1 = h2 k k h2
由于摄像机有 5 个未知内参数，所以当所摄取得的图像数目大于等于 3 时，就可以线性唯一求解出 K 得到内参矩阵。
曹航 等
为能处理多维信息的重要途径之一。针对三维模型重建成本高、操作繁琐、周期长等问题，提出了一种 基于智能手机的三维模型重建方法。利用智能手机拍摄物体，通过计算相机内部参数和目标物体的三维 信息，生成物体表面的密集点云数据，并根据点云数据建立三维模型。最终以三维激光扫描结果为基础 对模型进行分析评价。 实验结果表明， 该方法可以快速建立高精度的三维模型， 具有简单、 高效的特点， 可应用于各个领域。
关键词
智能手机，三维重建，点云数据
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Keywords
Intelligent Mobile Phone, Three-Dimensional Reconstruction, Point Cloud Data
基于智能手机的三维模型重建方法研究
曹 航*，邱志伟，辛 威，付丹丹
淮海工学院，江苏 连云港
收稿日期：2018年8月5日；录用日期：2018年8月20日；发布日期：2018年8月28日
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Abstract
3D reconstruction has always been an important research field in computer vision, which is one of the important ways to break through the information processing ability of the existing digital computer and extend it to multidimensional information. Aiming at the problems of high cost, cumbersome operation and long cycle of 3D model reconstruction, a 3D model reconstruction method based on smart phone is proposed. Using the intelligent mobile phone to shoot the object, the dense point cloud data on the surface of the object is generated by calculating the internal parameters of the camera and the three-dimensional information of the target object, and a three-dimensional model is established according to the point cloud data. The experimental results show that the method can quickly establish a high-precision 3D model, which is simple and efficient, and can be applied to various fields.