3、2D图像到3D重建的技术解析与应用

2D图像到3D重建的技术解析与应用

1. 引言

在计算机视觉领域，将2D图像重建为3D模型是一个备受关注的话题。计算机视觉和增强现实行业都十分重视3D视图的重建，以优化虚拟效果。3D成像也被称为立体视觉，广泛用于通过增强深度错觉来强化2D图像。基于图像的3D重建的根本目标是从2D图像中推断场景、物体的结构和3D几何形状。

2D图像包含了丰富的面部编码信息，这些信息可以在其他平面中被利用。然而，当3D物体的图像投影到2D平面时，会丢失从高维到低维的部分数据。因此，仅从2D图像构建3D模型时，数据往往是不足的。要从单张图像构建3D解释，就需要有关3D形状的先验信息。

主要问题在于投影平面，如果2D图像是从一个投影平面获取的，那么其他平面的数据可能无法被恢复（有时甚至被隐藏）。但对于人脸图像，如果拍摄得足够好，它可以包含面部编码的所有位置向量，生成的输出可以在3D平面中以新的位置进行放置或同步。其主要目标是从多张甚至单张2D图像中重建物体的3D形状。接下来将从应用、背景、相关工作、3D重建的分类等方面进行详细阐述。

2. 应用

3D模型在众多领域都有应用，以下是一些具体的应用场景：
- 3D人脸重建和人脸对齐 ：人脸对齐最初侧重于观察特殊的基准点，它是人脸识别、3D人脸重建等各种面部任务的前提条件。3D人脸重建通过评估特定图像中的3D顶点和等效颜色来工作，但在重建过程中，由于自遮挡，不可见区域的纹理可能会扭曲。
- 3D姿态估计、深度图像、纹理编辑和人脸交换 ：在纹理编辑中，可以交换纹理、修改特定部分或融合图像。
- 面