产品名称:三维重建-3D Reconstruction

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三维重建

开放分类:三维计算机图形学医学名词计算机术语计算机科学技术名词
三维重建的英文术语名称是3D Reconstruction. 三维重建是指对三维物体建立适合计算机表示和处理的数学模型,是在计算机环境下对其进行处理、操作和分析其性质的基础,也是在计算机中建立表达客观世界的虚拟现实的关键技术。在计算机视觉中, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识. 而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易, 其方法是先对摄像机进行标定, 即计算出摄像机的图象坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息。
编辑摘要

目录

· 1简介
· 2步骤
· 3三维重建的方法
· 立体视觉法(stereosco...
· 色度成形法(Shapefrom...
· 立体光学法(Photometr...
· 轮廓法
· 4用户辅助

三维重建 - 简介

三维重建的英文术语名称是3D Reconstruction.
三维重建是指对三维物体建立适合计算机表示和处理的数学模型,是在计算机环境下对其进行处理、操作和分析其性质的基础,也是在计算机中建立表达客观世界的虚拟现实的关键技术。
在计算机视觉中, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识. 而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易, 其方法是先对摄像机进行标定, 即计算出摄像机的图象坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息。
物体三维重建是计算机辅助几何设计(CAGD)、计算机图形学(CG)、计算机动画、计算机视觉、医学图像处理、科学计算和虚拟现实、数字媒体创作等领域的共性科学问题和核心技术。在计算机内生成物体三维表示主要有两类方法。一类是使用几何建模软件通过人机交互生成人为控制下的物体三维几何模型,另一类是通过一定的手段获取真实物体的几何形状。前者实现技术已经十分成熟,现有若干软件支持,比如:3DMAX、Maya、AutoCAD、UG等等,它们一般使用具有数学表达式的曲线曲面表示几何形状。后者一般称为三维重建过程,三维重建是指利用二维投影恢复物体三维信息(形状等)的数学过程和计算机技术,包括数据获取、预处理、点云拼接和特征分析等步骤。

三维重建 - 步骤

三维重建的步骤
(1) 图像获取:在进行图像处理之前,先要用摄像机获取三维物体的二维图像。光照条件、相机的几何特性等对后续的图像处理造成很大的影响。
(2)摄像机标定:通过摄像机标定来建立有效的成像模型,求解出摄像机的内外参数,这样就可以结合图像的匹配结果得到空间中的三维点坐标,从而达到进行三维重建的目的。
(3)特征提取:特征主要包括特征点、特征线和区域。大多数情况下都是以特征点为匹配基元,特征点以何种形式提取与用何种匹配策略紧密联系。因此在进行特征点的提取时需要先确定用哪种匹配方法。
特征点提取算法可以总结为:基于方向导数的方法,基于图像亮度对比关系的方法,基于数学形态学的方法三种。
(4)立体匹配:立体匹配是指根据所提取的特征来建立图像对之间的一种对应关系,也就是将同一物理空间点在两幅不同图像中的成像点进行一一对应起来。在进行匹配时要注意场景中一些因素的干扰,比如光照条件、噪声干扰、景物几何形状畸变、表面物理特性以及摄像机机特性等诸多变化因素。
(5)三维重建:有了比较精确的匹配结果,结合摄像机标定的内外参数,就可以恢复出三维场景信息。由于三维重建精度受匹配精度,摄像机的内外参数误差等因素的影响,因此首先需要做好前面几个步骤的工作,使得各个环节的精度高,误差小,这样才能设计出一个比较精确的立体视觉系统。

三维重建 - 三维重建的方法

立体视觉法(stereoscopic)

传统的立体成像系统使用两个放在一起的摄影机,平行注视待重建之物体。此方法在概念上,类似人类借由双眼感知的图像相叠推算深度(当然实际上人脑对深度信息的感知历程复杂许多),若已知两个摄影机的彼此间距与焦距长度,而截取的左右两张图片又能成功叠合,则深度信息可迅速推得。此法须仰赖有效的图片像素匹配分析(correspondenceanalysis),一般使用区块比对(blockmatching)或对极几何(epipolargeometry)算法达成。
使用两个摄影机的立体视觉法又称做双眼视觉法(binocular),另有三眼视觉(trinocular)与其他使用更多摄影机的延伸方法。

色度成形法(ShapefromShading)

早期由B.K.P.Horn等学者提出,使用图像像素的亮度值代入预先设计之色度模型中求解,方程式之解即深度信息。由于方程组中的未知数多过限制条件,因此须借由更多假设条件缩小解集之范围。例如加入表面可微分性质(differentiability)、曲率限制(curvatureconstraint)、光滑程度(smoothness)以及更多限制来求得精确的解。此法之后由Woodham派生出立体光学法。

立体光学法(PhotometricStereo)

为了弥补光度成形法中单张照片提供之信息不足,立体光学法采用一个相机拍摄多张照片,这些照片的拍摄角度是相同的,其中的差别是光线的照明条件。最简单的立体光学法使用三盏光源,从三个不同的方向照射待测物,每次仅打开一盏光源。拍摄完成后再综合三张照片并使用光学中的完美漫射(perfectdiffusion)模型解出物体表面的梯度矢量(gradients),经过矢量场的积分后即可得到三维模型。此法并不适用于光滑而不近似于朗伯表面(Lambertiansurface)的物体。

轮廓法

此类方法是使用一系列物体的轮廓线条构成三维形体。当物体的部分表面无法在轮廓联机展现时,重建后将丢失三维信息。常见的方式是将待测物放置于电动转盘上,每次旋转一小角度后拍摄其图像,再经由图像处理技巧去除背景并取出轮廓线条,搜集各角度之轮廓线后即可“刻划”成三维模型。

三维重建 - 用户辅助

另外有些方法在重建过程中需要用户提供信息,借助人类视觉系统之独特性能,辅助完成重建程序。
这些方式都是基于照片摄影原理,针对同个物体拍摄图像以推算三维信息。另一种类似的方式是全景重建(panoramicreconstruction),乃是在定点上拍摄四周图像使之得以重建场景环境。
 

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