三維重建的步驟
(1) 圖像獲?。涸谶M(jìn)行圖像處理之前,先要用攝像機(jī)獲取三維物體的二維圖像。光照條件、相機(jī)的幾何特性等對(duì)后續(xù)的圖像處理造成很大的影響。
(2)攝像機(jī)標(biāo)定:通過(guò)攝像機(jī)標(biāo)定來(lái)建立有效的成像模型,求解出攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù),這樣就可以結(jié)合圖像的匹配結(jié)果得到空間中的三維點(diǎn)坐標(biāo),從而達(dá)到進(jìn)行三維重建的目的。
(3)特征提?。禾卣髦饕ㄌ卣鼽c(diǎn)、特征線(xiàn)和區(qū)域。大多數(shù)情況下都是以特征點(diǎn)為匹配基元,特征點(diǎn)以何種形式提取與用何種匹配策略緊密聯(lián)系。因此在進(jìn)行特征點(diǎn)的提取時(shí)需要先確定用哪種匹配方法。
特征點(diǎn)提取算法可以總結(jié)為:基于方向?qū)?shù)的方法,基于圖像亮度對(duì)比關(guān)系的方法,基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法三種。
(4)立體匹配:立體匹配是指根據(jù)所提取的特征來(lái)建立圖像對(duì)之間的一種對(duì)應(yīng)關(guān)系,也就是將同一物理空間點(diǎn)在兩幅不同圖像中的成像點(diǎn)進(jìn)行一一對(duì)應(yīng)起來(lái)。在進(jìn)行匹配時(shí)要注意場(chǎng)景中一些因素的干擾,比如光照條件、噪聲干擾、景物幾何形狀畸變、表面物理特性以及攝像機(jī)機(jī)特性等諸多變化因素。
(5)三維重建:有了比較精確的匹配結(jié)果,結(jié)合攝像機(jī)標(biāo)定的內(nèi)外參數(shù),就可以恢復(fù)出三維場(chǎng)景信息。由于三維重建精度受匹配精度,攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù)誤差等因素的影響,因此首先需要做好前面幾個(gè)步驟的工作,使得各個(gè)環(huán)節(jié)的精度高,誤差小,這樣才能設(shè)計(jì)出一個(gè)比較精確的立體視覺(jué)系統(tǒng)。
三維重建的英文術(shù)語(yǔ)名稱(chēng)是3D Reconstruction.
三維重建是指對(duì)三維物體建立適合計(jì)算機(jī)表示和處理的數(shù)學(xué)模型,是在計(jì)算機(jī)環(huán)境下對(duì)其進(jìn)行處理、操作和分析其性質(zhì)的基礎(chǔ),也是在計(jì)算機(jī)中建立表達(dá)客觀世界的虛擬現(xiàn)實(shí)的關(guān)鍵技術(shù)。
在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中, 三維重建是指根據(jù)單視圖或者多視圖的圖像重建三維信息的過(guò)程. 由于單視頻的信息不完全,因此三維重建需要利用經(jīng)驗(yàn)知識(shí). 而多視圖的三維重建(類(lèi)似人的雙目定位)相對(duì)比較容易, 其方法是先對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定, 即計(jì)算出攝像機(jī)的圖象坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的關(guān)系.然后利用多個(gè)二維圖象中的信息重建出三維信息。
物體三維重建是計(jì)算機(jī)輔助幾何設(shè)計(jì)(CAGD)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)(CG)、計(jì)算機(jī)動(dòng)畫(huà)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、醫(yī)學(xué)圖像處理、科學(xué)計(jì)算和虛擬現(xiàn)實(shí)、數(shù)字媒體創(chuàng)作等領(lǐng)域的共性科學(xué)問(wèn)題和核心技術(shù)。在計(jì)算機(jī)內(nèi)生成物體三維表示主要有兩類(lèi)方法。一類(lèi)是使用幾何建模軟件通過(guò)人機(jī)交互生成人為控制下的物體三維幾何模型,另一類(lèi)是通過(guò)一定的手段獲取真實(shí)物體的幾何形狀。前者實(shí)現(xiàn)技術(shù)已經(jīng)十分成熟,現(xiàn)有若干軟件支持,比如:3DMAX、Maya、AutoCAD、UG等等,它們一般使用具有數(shù)學(xué)表達(dá)式的曲線(xiàn)曲面表示幾何形狀。后者一般稱(chēng)為三維重建過(guò)程,三維重建是指利用二維投影恢復(fù)物體三維信息(形狀等)的數(shù)學(xué)過(guò)程和計(jì)算機(jī)技術(shù),包括數(shù)據(jù)獲取、預(yù)處理、點(diǎn)云拼接和特征分析等步驟。
三維重構(gòu)算法得看你用什么傳感器了,如果是雙目相機(jī),那一般都是極線(xiàn)幾何加視覺(jué)特征配準(zhǔn)的算法了,優(yōu)化就用bundle
adjustment。如果是單目,較早的有PTAM,DTAM,近幾年struct from
motion比較火。如果是用Kinect之類(lèi)的RGBD相機(jī),比較好的有微軟的KinectFusion,PCL的開(kāi)源KinFu,以及MIT的加強(qiáng)版
Kintinuous。如果用激光,那一般都是當(dāng)SLAM做了,前端嘛就各種ICP配準(zhǔn)算法了,后端的話(huà),三維中主要還是用圖優(yōu)化來(lái)做。
三維重建一般用的是matlab或者c++庫(kù)opencv實(shí)現(xiàn),另外三維重建重要的是算法流程,跟數(shù)學(xué)、光學(xué)等關(guān)系比較,只是實(shí)現(xiàn)部分跟計(jì)算機(jī)程序有關(guān),跟it關(guān)系并不大,當(dāng)然,剛開(kāi)始學(xué)的時(shí)候是要會(huì)寫(xiě)代碼實(shí)現(xiàn)前人已有的算法的,熟了之后再慢慢改進(jìn)醫(yī)學(xué)上的三維重建原理也類(lèi)似,只是處理對(duì)象不一樣,處理方法會(huì)有不同,這些方面的知識(shí)一般的書(shū)上是沒(méi)有的,有也不夠,要多下載一些相關(guān)的論文下來(lái)看,百度文庫(kù)和萬(wàn)方里面有很多,不過(guò)說(shuō)實(shí)話(huà),國(guó)產(chǎn)論文看起來(lái)很郁悶,當(dāng)然了,看多了還是很有收獲的,我做雙目視覺(jué)三維重建斷斷續(xù)續(xù)三個(gè)月了,差不多快完了,感覺(jué)還是做純粹的軟件項(xiàng)目比較痛快。
順便說(shuō)一下,這個(gè)主要是基于圖像處理,圖形學(xué)只是最后顯示重建結(jié)果的時(shí)候用到,例如用opengl顯示重建的三維物體,圖形學(xué)和圖像處理是不同的的。
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