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一、三維重建整個(gè)過程的框架

導(dǎo)師常常對我說，研究某個(gè)東西要參與到其全過程之中，我們研究一個(gè)全新的領(lǐng)域，也應(yīng)該首先對其有一個(gè)宏觀上的認(rèn)識，知道其中的大模塊，在總體上對其有一些感性認(rèn)識。這里大家可以參考《基于多幅圖像的三維重建理論及算法研究》（戴嘉境）的論文框架，同時(shí)我根據(jù)自己的理解，進(jìn)了一些調(diào)整與修改，注意以下內(nèi)容均為概要，詳細(xì)的內(nèi)容將在第二章開始介紹，主要如下：

（一）圖像預(yù)處理

由于我是基于無人機(jī)的三維重建，所獲得的航拍圖像往往有不少的問題，如畸變、噪音等，因此圖像預(yù)處理階段主要是對圖像進(jìn)行篩選、去噪、校正的一個(gè)過程。這里需要提到的是基于傾斜圖像的三維重建技術(shù)，主要是通過一個(gè)五軸的立體相機(jī)來進(jìn)行航拍，再利用所得到的傾斜圖像來進(jìn)行三維重建，一般都用于建筑群、城市等戶外的場景，而這也是我在后續(xù)需要繼續(xù)研究的內(nèi)容。

（二）稀疏點(diǎn)云重建

在三維重建領(lǐng)域，基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的重建方式是相當(dāng)成熟的，本文也是基于此技術(shù)進(jìn)行研究。通過下圖（實(shí)物為筆芯盒）就可以對點(diǎn)云有一個(gè)大致感性認(rèn)識了，即將三維實(shí)體使用一系列的三維空間點(diǎn)來表示，現(xiàn)在對于這種點(diǎn)云數(shù)據(jù)的獲取，主要通過激光掃描以及通過相關(guān)算法對圖像進(jìn)行分析得到，我所研究的是后者。 所謂稀疏點(diǎn)云，其來源即為特征點(diǎn)，而特征點(diǎn)即為圖像中一些特征明顯、便于檢測、匹配的點(diǎn)，如建筑物的角、邊緣點(diǎn)等。特征點(diǎn)的檢測是整個(gè)三維重建過程中最為基礎(chǔ)、根本的一步，其檢測效果的好壞對最后的結(jié)果有很大的影響，現(xiàn)在常用的檢測算法有SIFT、SURF等。

放大后可以看得更加明顯：

在檢測出每張圖片所有的特征點(diǎn)后，就需要對對應(yīng)的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，在這個(gè)匹配的過程中，需要完成相機(jī)的標(biāo)定，完成這一步的意義在于在后面能夠通過標(biāo)定的結(jié)果，將圖像中二維數(shù)據(jù)點(diǎn)反推出其三維位置，由此就能將所有的二維特征點(diǎn)反推至三維空間，形成稀疏點(diǎn)云。這一步所使用的技術(shù)主要為SFM（Structure from motion）。

（三）稠密點(diǎn)云重建

首先看下圖，體會一下稀疏點(diǎn)云和稠密點(diǎn)云之間的區(qū)別：

稀疏點(diǎn)云：

同一物體的稠密點(diǎn)云：

稠密點(diǎn)云的生成主要使用到了PMVS（Patch-Based Multi-View Stereo Software ，基于面片的三維立體重建算法）這一技術(shù)。形成稠密點(diǎn)云后，實(shí)物的輪廓、特征等都有了明顯的改善，基本可識別。

（四）表面（曲面）重建（Surface Reconstruction）

稠密點(diǎn)云雖然能夠更加形象地還原出實(shí)物面貌，但是其仍只是大量孤立的三維空間的集合而已，要想實(shí)現(xiàn)真正的實(shí)物三維化，那就必須要對其進(jìn)行表面重建，這里首先需要去了解Delaunay三角化的相關(guān)概念和原理，然后學(xué)習(xí)Power Crust算法（http://web.cs.ucdavis.edu/~amenta/powercrust.html），這個(gè)算法較為復(fù)雜，需要多花點(diǎn)時(shí)間去學(xué)習(xí)。

（五）紋理映射

在對點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行表面重建之后，實(shí)物的輪廓、形狀已經(jīng)清晰可見，但是還需最后一步，即紋理映射，紋理映射的作用是使得重建的3D模型更接近實(shí)物，具有實(shí)物的顏色、紋理以及細(xì)節(jié)特點(diǎn)。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的三维重建框架的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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