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文档简介

8.33D场景重构CONTENTS目录3D场景重构01近年来，随着智能手机、头盔立体显示等技术的发展和普及，虚拟现实技术取得了飞速发展。在VR技术中场景建模是最关键的一步。3D游戏通常采用专业三维建模软件，如AutodeskMaya、Autodesk3dsMax等进行建模，此方法耗时耗力，所建模型为虚拟场景。对真实场景一般需要借助专业三维扫描设备，此方法测量精度高，但设备价格昂贵，不利于大范围推广。将多视图三维重建技术应用于VR，实现真实场景的建模直接从多个视角的2D图像提取场景的三维信息，数据采集简单快捷，成本低廉，但由于遮挡、光照变化、特征弱等各种因素，建模过程会出现噪声、空洞等各种瑕疵。目前基于多视角图像的三维重建算法主要有三类：基于体像素的三维重建算法；基于深度图的三维重建算法；基于特征点生长的三维重建算法。3D场景重构基于特征点生长的三维重建技术，通过对现实场景进项图像采集，然后对多幅图像进行特征点检测、匹配，生成稀疏种子点云，并在此基础上增加生长点有条件的初值矫正优化等措施，提高重建的精确性，降低噪声、空洞等引起的重建错误。三维场景渲染与重建是利用场景的图形或图像等信息渲染出特定观测视点的场景图像和重建出三维场景的结构模型，它是计算机视觉中的一个重要的研究课题，开展该方面的研究对于模式识别、虚拟现实、探险救援、军事侦察等都具有非常重要的意义。经典的三维场景渲染与重建方法按照基本处理单位的不同分为：以像素点作为基本处理单位逐点进行渲染与重建，该方法获得的渲染图像和重建模型比较真实，但是速度较慢。以网格作为基本处理单位进行渲染与重建，该计算速度较快，基本能满足实时渲染的要求，但是当网格内包含目标边界时导致渲染图像和重建模型失真。3D场景重构三维重建按照以下步骤来实现：（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

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