基于图像点特征的多视图三维重建

最新推荐文章于 2025-06-16 10:10:37 发布

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#三维重建 #SFM #RANSAC #相机定标

本文详细介绍了基于图像点特征的多视图三维重建过程，包括图像特征点描述、匹配、稀疏三维重建以及稠密匹配与重建。通过相机定标、SFM方法以及RANSAC算法等技术，实现从图像到三维模型的转换，讨论了各种算法如自定标、GPU加速SFM、MRF模型和深度图融合等，为三维重建提供了深入理解。

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基于图像点特征的多视图三维重建大致分成四步：一.图像特征点描述；二.图像特征点匹配；

三.基于图像的稀疏三维重建；四.多视图稠密匹配与三维重建

一.图像特征点描述：

为描述所检测到的图像特征点，通常提取特征点周围的一块区域，并利用特征向量来描述该区域作为特征描述符。在某些特定拍摄条件下（如已矫正的立体像对），像素对应在各图像中的坐标仅在水平方向上有差异。在这种情况下，可使用搜索窗口内的像素差异平方和(Sum of squared differences,SSD),归一化互相关性(hormalized cross-correlation,NCC)等误差测度来计算特征点周围区域的相似度。

二.图像特征