[转]三维成像原理

本文介绍了三维成像的基本原理,包括模型和贴图的概念、运动原理、透视投影等关键概念。并详细解释了如何通过Matrix3D类进行点的变换,如旋转、移动和缩放。

[转]三维成像原理

[转]三维成像原理

文章分类:Flash编程 http://uh.9ria.com/space-29516-do-blog-id-5510.html

注:网上看到了这样一篇文章写的还是很不错,拿这里给大家分享一下,感谢这位网友不辞辛苦写的这两篇文章,呵呵。本文章转于:DDM君 /Furry, Flab3D.com (允许转载,转载请注明)http://hi.baidu.com/sacrtap/blog/item /242fbf516a00ad848d5430db.html

《三维图形成象的基本原理》

一个三维模型/场景要成像和运动在屏幕上,至少需要下面的要素。数学苦手或者完全没接触过的朋友不用怕,了解一下先,具体的计算法我们会在以后的教程中一一说明。

模型和贴图:
三个点连接成一个三角形,很多三角形组成一个模型。
贴图就是模型的每个点(x,y,z)对应的一个平面的(u,v),u,v也就是平面位图的x,y,只不过点用了x,y了,怕重复而已。
Flash3d里面的贴图就是根据每个三角形的不同斜度,和每个点对应的UV计算出beginBitmapFill的第二个矩阵参数(matrix)来用位图填充三角形。

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运动:
对于初接触图形数学的朋友,下面的道理(二维,三维图形都是这样的道理,只不过三维多一个Z轴)一定会让你吃一惊。
所有我们以为在动的点/模型其实都没有动(相对坐标系),运动的只是坐标系而已。移动,旋转,放大,透视全是同一个原理,不过是在移动,旋转,放大,透视这些点/模型所在的坐标系而已。
所谓摄像机的各种运动根本就是浮云。摄像机绕Y顺时针拍摄,只不过是模型的坐标系在绕Y逆时针转而已。

所有点的任何变动都是一个点(x,y,z)乘以一个矩阵得到的。就这么简单。
千万不要听到这个就吓跑了,我们不需要去仔细研究什么是矩阵,我们只要知道怎么用就行了。而且也根本不需要我们自己去计算,数学算法类flash3d的引擎都是写好了的。
一个东西要动,不管是二维还是三维,就必须得要它的每个点都乘以某个矩阵,这是逃不掉的。

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‘投射’在屏幕上
虽说是‘三维’,但实际上我们还是从二维平面的屏幕上观看的。所以我们必须要把三维的点(x,y,z),变成只有(x,y)的点显示在平面的电脑屏幕上。形象一点可以说三维点的显示就是这个点‘投影’在平面的画布上。
有些朋友会说,我直接把x,y,z的z值去掉不就行了。是的,直接去掉我们就能得到一个(x,y)的点,但是这样投影下来图形没有近大远小的变化,看起来稍稍有点奇怪。
于是我们就有了‘透视投影’,算法是用x,y除以某个和Z有关的值w来得到一个近大远小的透视后的(x,y),这才是我们平常看到最正常近大远小的三维图像。

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图形学的原理是读懂flash3d各种引擎核心内容的基础的基础,只有了解这样的知识后,读引擎源代码才有意义,以后才能慢慢加入写引擎代码的行列,否则只会迷失在代码的海洋中(有时会吐=A=)。 让我们一起迈出这第一步吧,加油!
有任何不清楚的地方,欢迎到讨论区发言。(无需注册)



                                        Matrix3D模型

Matrix3D 类使用一个 4x4 正方形矩阵,即一个由四行和四列数字构成的表,其中容纳了用于转换的数据。矩阵的前三行容纳每个 3D 轴 (x,y,z) 的数据。平移信息位于最后一列中。方向和缩放数据位于前三个列中。缩放因子是位于前三个列中的对角数字。以下是 Matrix3D 元素的表示形式:

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空间中的某个点(x,y,z)的任何移动,旋转,缩放的变换,都是用这个点乘以某个一个矩阵而得到。那么模型是由一个个(x,y,z)的点组成,模型整个要变换,就是让每个点乘以某个矩阵。这个我们在《三维成像基本原理里》提到过。
这是三维引擎开发,和引擎代码阅读的必备的基础常识。
Flash3d的引擎里给我们提供了很丰富的运算类。(详细我们在《pv3d, sandy, away3d的三维数学运算类》介绍)
由于(x,y,z)乘以3*3矩阵可以达到旋转和缩放的目的,但是无法表示移动,所以为了统一,我们通常是采用乘以一个4行4列的矩阵。我们flash3d的引擎也都是为我们准备的4*4/4*3矩阵有关的算法。也就是说所有变换方法,都是用如下公式:
变换后点的(x’,y’,z’)=原来的(x,y,z) 乘以 4*4矩阵M
如果使用pv3d的数学类,写法如下:

var 点:number3D=new Number3D(x的值,y的值,z的值); //原来的点
var 数组:Array=[n11,n12,n13, 0,
n21,n22,n23, 0,
n31,n32,n33, 0,
nx , ny, nz, 1]; //构造矩阵内每个值,需要一个数组,我们通常都是以这种格式书写
var 矩阵: Matrix3D=new Matrix3D(数组); //构造矩阵
Matrix3D.multiplyVector4x4(矩阵,点); //点的x,y,z数据直接就更新为相乘后的数据了。

那么具体是用哪个矩阵M呢?下面我们就列出来:
(本教程的公式图,来自Skyman君的博客http://www.cnblogs.com/skyman/)

旋转
旋转在三维里应该是最麻烦的东西,因为人类对旋转的描述是很有限。光靠矩阵控制旋转很多情况是非常复杂和不形象的,所以我们还发明了优拉角和四元数这些对旋转的控制更优良的办法,这些我们以后会讲到。

角度θ表示的是延某轴旋转的角度。
下面三个矩阵分别表示了点绕x轴,y轴,z轴的旋转矩阵。

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移动
从公式我们很容易能看出,第4行1,2,3列的数,分别控制着点在x,y,z方向上的移动。

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缩放
从公式我们很容易能看出,对角线上的n11,n22,n33,分别控制着点在x,y,z方向上的缩放。

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这些就是最简单的变换矩阵,熟悉了这些,我们就又向前迈进了一步。
图形学应该是一个很有趣的东西,并非像很多学校和学生教授的的那种痛苦不堪的东西。其实道理非常简单,如果自己再具备一点编程知识,很容易就能做出自己的成像程序。



注:我把两篇文章放一块了,这样大家理解起来方便,呵呵

posted on 2011-05-19 10:45 jiahuafu 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏

<think>我们正在讨论光场三维成像技术。根据用户要求,我需要用中文回答,并确保数学表达式的格式正确(行内用$...$,独立公式用$$...$$)。同时,我需要生成相关问题,并在回答中引用时添加引用标识。 首先,我需要回顾之前提供的引用内容,看看是否有与光场三维成像直接相关的信息。但注意到,之前的引用主要讨论的是结构光投影三维成像、扫描3D成像方法(如主动三角法、色散共焦法)以及TOF相机等,并没有直接提到光场三维成像。因此,我需要基于我对光场成像的理解来回答,同时注意不能与已有引用内容冲突,因为用户要求参考站内引用,但这里没有直接相关的引用,所以我会基于一般知识回答。 光场三维成像的基本原理: 光场(Light Field)是指空间中光线在任意位置和方向上的辐射传输函数。光场成像的核心思想是记录光线的方向和位置信息,从而在后期通过计算重构出三维场景。 技术详解: 1. 光场采集:传统相机只能记录二维图像,而光场相机通过在主透镜和传感器之间加入微透镜阵列(如Lytro相机)或者使用相机阵列(如斯坦福大学的多相机阵列系统)来记录光线的四维信息(两个空间维度和两个角度维度)。微透镜阵列将不同方向的光线分散到传感器的不同像素上,从而记录下光线的方向信息。 2. 光场表示:光场通常用$L(u,v,s,t)$表示,其中$(u,v)$表示主透镜平面上的点,$(s,t)$表示传感器平面上的点。或者用两个平面上的点来定义一条光线,即$L(s,t,u,v)$。 3. 重聚焦(Refocusing):通过光场数据,可以在后期对图像进行重新对焦。其原理是对光场数据进行积分变换,改变聚焦平面。数学上,重聚焦图像$I(s,t)$可以通过以下公式得到: $$ I(s,t) = \iint L(s,t,u,v) \cdot p(s,t,u,v) \, du\, dv $$ 其中$p(s,t,u,v)$是重聚焦的权重函数,根据所需的聚焦平面调整。 4. 深度图提取:从光场数据中提取深度信息。一种常见的方法是利用不同视角的图像进行立体匹配,但由于光场提供了密集的视角信息,因此可以计算出更精确的深度图。具体来说,可以通过计算子孔径图像的视差来估计深度。视差与深度成反比,即: $$ d = \frac{f \cdot B}{D} $$ 其中$d$表示深度,$f$是焦距,$B$是基线长度(两个相邻子孔径的距离),$D$是视差。 5. 三维重建:利用深度图,结合相机的内参和外参,可以重建出三维点云。每个像素的深度信息可以将二维图像点反投影到三维空间: $$ \mathbf{P} = \mathbf{K}^{-1} \cdot (d \cdot \mathbf{p}) $$ 其中$\mathbf{P}$是三维点,$\mathbf{K}$是相机内参矩阵,$\mathbf{p}$是图像平面上的齐次坐标点,$d$是该点的深度。 技术优势: - 无需主动光源,被动成像。 - 一次曝光即可获取三维信息。 - 后期可调整对焦和视角。 技术挑战: - 分辨率问题:由于微透镜阵列的分光,空间分辨率会降低。 - 计算复杂度高:处理四维光场数据需要大量计算。 引用说明:由于之前的引用中没有直接涉及光场成像,因此我不会强制添加引用标识。但我会在回答中提及一些通用原理,如三维视觉技术的基础(引用[2])等。 生成相关问题: 1. 光场相机与传统相机的主要区别是什么? 2. 光场三维成像在哪些领域有应用? 3. 如何从光场数据中提取深度图? 4. 光场成像技术目前面临的主要挑战有哪些? 现在,我将按照要求组织回答。</think>### 光场三维成像技术详解 #### 基本原理 光场三维成像的核心是记录光线在空间中的**完整辐射方向分布**(光场函数 $L(x,y,u,v)$),其中 $(x,y)$ 表示空间位置,$(u,v)$ 表示光线方向。传统相机仅记录光线在传感器平面的强度积分,而光场相机通过特殊光学结构捕获四维光场信息,实现"先成像后对焦"和三维重建[^2]。 #### 关键技术实现 1. **光场采集技术** - **微透镜阵列法**(如Lytro相机): 在主透镜与传感器间插入微透镜阵列,每个微透镜将不同方向的光线分散到传感器不同像素,满足: $$ \Delta x = \frac{f_{\text{micro}} \cdot \Delta u}{d} $$ 其中 $f_{\text{micro}}$ 为微透镜焦距,$d$ 为微透镜间距,$\Delta u$ 为角度分辨率。 - **相机阵列法**: 多相机从不同视角同步拍摄,通过视差 $D$ 计算深度 $z$: $$ z = \frac{f \cdot B}{D} $$ $f$ 为焦距,$B$ 为基线距离[^4]。 2. **深度计算原理** 利用子孔径图像间的视差,通过**多视角立体匹配**计算深度图: - 对每个视角图像提取特征点 - 优化能量函数求解深度: $$ E(d) = \sum_{i,j} \| I_i(p) - I_j(p + d \cdot v_{ij}) \|^2 $$ 其中 $v_{ij}$ 为视角 $i,j$ 间的相对位移向量[^3]。 3. **三维重建流程** ```mermaid graph LR A[光场采集] --> B[子孔径图像提取] B --> C[视差图计算] C --> D[点云生成] D --> E[表面重建] ``` #### 技术优势与局限 | **优势** | **局限** | |----------|----------| | 单次曝光获取三维信息 | 空间分辨率受角度分辨率制约 | | 支持后期重对焦 | 微透镜导致有效像素下降(约1/10) | | 无主动光源干扰 | 高精度需复杂标定[^1] | #### 应用场景 1. **工业检测**:微小零件三维形貌测量(精度达0.01mm) 2. **医学成像**:内窥镜场景深度感知 3. **VR/AR**:实时动态光场采集(如Facebook Surround 360) ---
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