基于计算机视觉的三维重建技术综述 (1).pdf

"计算机视觉三维重建技术综述" 计算机视觉三维重建技术是指通过对采集的图像或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，并对物体进行重建的技术。该技术简单方便、重建速度较快、可以不受物体形状限制而实现全自动或半自动建模。目前计算机视觉三维重建技术广泛应用于包括医疗系统、自主导航、航空及遥感测量、工业自动化等在内的多个领域。 该技术可以分为两大类：基于主动视觉的三维重建技术和基于被动视觉的三维重建技术。基于主动视觉的三维重建技术是直接利用光学原理对场景或对象进行光学扫描，然后通过分析扫描得到的数据点云从而实现三维重建。这种方法可以获得物体表面大量的细节信息，重建出精确的物体表面模型。但是，成本高昂，操作不便，无法对大规模复杂场景进行扫描，应用领域也有所 hạn。 基于被动视觉的三维重建技术则是通过分析图像序列中的各种信息，对物体的建模进行逆向工程，从而得到场景或场景中的物体的三维模型。这种方法并不直接控制光源，对光照要求不高，成本低廉、操作简单易于实现，适用于各种复杂场景的三维重建。根据相机数目的不同，被动视觉法又可以分为单目视觉法和立体视觉法。 基于单目视觉的三维重建技术是仅使用一台相机来进行三维重建的方法，这种方法简单方便、灵活可靠、使用范围广，能够在多种条件下进行非接触、自动、在线的测量和检测。该技术主要包括x恢复形状法、从运动恢复结构法和特征统计学习法。 x恢复形状法是通过图像的二维特征（用X表示）来推导出场景或物体的深度信息，这些二维特征包括明暗度、纹理、焦点、轮廓等。这种方法设备简单，使用单幅或少数几张图像就可以重建出物体的三维模型；不足的是通常要求的条件比较理想化，与实际应用情况不符，重建效果也一般。 从运动恢复结构法是通过分析图像序列中的运动信息来恢复物体的三维结构。这种方法可以获得物体的三维模型，且可以在复杂场景中进行三维重建。但是，需要大量的计算资源和高性能的计算机设备。 特征统计学习法是通过学习图像中的特征来恢复物体的三维模型。这种方法可以获得物体的三维模型，且可以在复杂场景中进行三维重建。但是，需要大量的计算资源和高性能的计算机设备。 计算机视觉三维重建技术是计算机视觉领域的重要组成部分，对于物体的三维重建具有重要的应用价值。该技术可以分为基于主动视觉和基于被动视觉两大类，每种方法都有其优缺点和应用领域。随着计算机视觉技术的不断发展，计算机视觉三维重建技术也将不断发展和完善，推动着计算机视觉领域的发展。