基于图像的三维重建系统概览

本文概述了从2维图像重建3D立体的重要性和发展历程,并介绍了几款先进的实景三维重建软件,如Smart3DCapture、PhotoScan、Pix4D等,分析了它们的技术原理和特点。实验部分对比了不同方法的优缺点,强调了像方匹配与物方匹配的差异。文章指出,目前的三维重建系统在弱纹理、光照变化和移动物体处理方面仍有挑战,而对象化和语义化的实现将是提升应用价值的关键。

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前言

从2维图像重建3维立体具有重要的研究价值和潜在经济社会价值,其核心技术是图像的密集匹配,从最早的70年代摄影测量领域开始研究图像匹配,至今已有近半个世纪的时间。可以这样说,该问题的研究基础奠定于2000年之前摄影测量人的工作,而真正快速发展是主要得益于最近十几年计算机视觉领域的刺激和贡献。时至今日,世界一流的三维重建系统已经可以全自动地恢复实景三维场景,也可以实现物体的高精度三维建模。

三维重建系统在不同的应用领域有着不同的预设条件和技术要求,因此内核算法也有相应的差异。主要包括医学领域的重建系统,机器人导航相关实时重建系统,工业领域包括3D打印在内的室内高精度重建系统,以及摄影测量领域实景三维重建系统。医学和工业领域的重建注重高精度和语义化,但是这类应用一般场景较为简单且通常是室内场景,因此可以通过控制光照等方法简化问题。机器人导航领域注重实时性,对于精度要求较低,通过GPU和FPGA等硬件技术可以将大大缓解重建算法的技术难度。实景三维重建源自测绘领域的需求,天然注重高精度,通常需要处理海量数据,加之今年来数字(智慧)城市的发展要求,这类应用对于精度、效率、场景的语义化理解等都有要求,实景三维场景又比较复杂,所以重建难度相当之高。因此最先进的实景三维重建系统也代表了最先进的三维重建算法。

典型实景三维软件介绍

下面对几款代表当今最先进技术水平的实景三维重建商业软件予以简单介绍,排名不分先后:

1.Smart3DCapture

源于法国,号称是法国两家最顶级的研究机构25年的研究成果,技术水平为业界标杆,原理是直接基于物方mesh的全局优化,不同于传统的像方匹配或物方匹配。以下是其原理示意图:

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