本文深入探讨三维重建的过程，包括图像预处理、特征点匹配及最终的三维重建。详细介绍了立体视觉匹配的方法，如稀疏匹配算法和稠密匹配，以及图像校正和极线匹配的概念。
三维重建的步骤
1 图像预处理
2 特征点匹配（立体视觉匹配）
（各种立体视觉匹配方法可以用于从两幅或者更多幅图像中重建高质量的3D模型，但，立体视觉只是可以用于从图像中推测形状的许多线索之一。）
3 三维重建
立体视觉匹配
1 稀疏匹配算法
基于轮廓和边缘，基本步骤：
提取输入图像的边缘和轮廓
匹配图像序列中的边界基元（逐对极线几何，临近性和）
2稠密匹配
相关概念
图像校正：校正输入图像之后，对应的水平扫描线就是极线，这样，就能够独立地匹配水平的扫描线或者在计算匹配分数时水平移动图像。
极线匹配：
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