三维重建是一种利用计算机图形学、计算机视觉、图像处理和模式识别等技术，根据二维图像序列重建出三维场景的过程。它在虚拟现实、机器人导航、视频监控、游戏开发等多个领域都有着广泛的应用。本文档所讨论的三维重建，特别是基于双目摄像机的立体视觉方法，是目前最为流行的三维重建技术之一。
了解三维重建的基础概念是必要的。欧式空间与射影空间的区别在于欧式空间注重保持直线和角度特性，而射影空间则更注重保持点与线之间的相交特性。在三维重建中，我们需要理解相机模型和场景中的几何关系，而这些几何关系往往可以在射影空间中得到更好的描述。
相机标定是三维重建中的一个关键步骤，它涉及确定相机内部参数（如焦距、主点坐标、镜头畸变系数）和外部参数（如相机相对于世界坐标系的位置和方向）。通过标定过程，我们能够将图像坐标系中的点与世界坐标系中的点联系起来，这对于实现准确的三维重建至关重要。
稀疏重建是指从多个视角获取的图像中提取关键特征点，并利用这些特征点重建场景的大致结构。相比密集重建，稀疏重建计算量较小，但往往只能提供场景的粗略框架。通过相机标定与稀疏重建，我们可以建立一个场景的基础三维模型。
立体视觉是通过比较两个不同角度拍摄的图像，即从两个或多个相机拍摄同一场景的图像，并通过这些图像中的视差（即同一场景点在不同图像上的水平位置差异）来计算出场景中物体的深度信息。视差和深度是立体视觉中的两个核心概念。视差越大，表示物体离摄像机越近；反之亦然。深度是描述物体到摄像机距离的量度，它与视差成反比。
双目摄像机系统模拟人类的双眼，通过两个摄像机从不同的视角拍摄同一场景，然后分析这两个图像中的对应点以计算视差。通过视差，我们可以利用三角测量原理来计算场景中物体的实际距离和三维坐标。
三维重建过程通常包括以下步骤：
1. 相机标定：获取摄像机内外参数，为后续处理提供基础。
2. 特征提取和匹配：从图像中提取特征点，并在多个视角的图像中找到这些特征点的对应关系。
3. 视差计算：对匹配的特征点进行视差计算。
4. 三维坐标计算：使用视差数据和相机的内参外参计算物体的三维坐标。
5. 模型构建：将计算出的三维点云组合成完整的三维模型。
文档中提到的“视觉重建”可能指的就是通过图像数据重建出的三维场景。视觉重建技术基于视觉信息，将二维图像恢复为接近现实的三维场景模型，这对于增强现实、数字娱乐等行业具有极大的价值。
三维重建特别是立体视觉方法的实现过程涵盖了相机模型、标定技术、特征匹配、视差计算等多个方面，它们相互配合，共同作用于从二维图像中提取三维信息的目标。这些技术的深入理解与准确应用，对于成功实施三维重建项目至关重要。
