基于图像的三维建模技术综述

基于图形图像的三维建模技术探讨摘要：现代的工程建筑设计、产品设计和地理信息研究等方面离不开三维建模技术。

虚拟场景的构建是虚拟技术的重点和难点，同时，在产品设计中也要应用图像图形的融合技术来构建三维模型。

本文对基于图形的三维建模、基于图形的三维建模和图形图像混合建模进行了探讨，为三维建模提出了新的思路。

关键词：图形图像；三维建模；探讨中图分类号：tp319 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2013） 02-0000-021 基于图像的虚拟建模技术1.1 基于图像建模技术的实现过程。

基于图像的建模技术技术摆脱了对三维几何的依赖，单纯利用照相机拍摄的离散图像或摄像机录下的视频图像为基础，经过技术处理后生成真实的景观图像，之后利用适合表现图片景象的空间模型把全景图像做成虚拟的实景空间，通过软件操作，可以对实景空间进行前进、后退、环视、仰视、近看、远看等操作，实现用户对场景的三维角度观察，这些操作过程在普通计算机上就可以实现。

全景生成技术是基于图像处理来建立三维模型的关键，有了它就可以实现对实景的虚拟再现，生成的全景图按照可浏览的角度划分为柱面全景图和球面全景图。

柱面全景图可以满足对水平空间的360度转化观察，而球面全景图可以实现经纬360的浏览转化。

1.2 基于图像建模的基本方法。

按照视觉的形式来构建三维模型是计算机视觉领域中的典型技术，主用用车船、飞机等交通工具的导航设备上。

由pollefeys等人提出的多幅图像的处理技术，主张从同一物体所对应的几个不同的对应点信息中提取出物体外形的轮廓信息，这些信息由5部分构成：匹配和抽取特征点；相机定标；重投影图像生成；立体像的校正位置和曲面散乱点构建。

建立立体视觉模型有一个完善的基本原理，具体内容是：根据已知的两幅照片来确认物体所一一对应的点，这些对应点实际上是物体表面上同一个的投影形成的两个不同位置的点。

通过对物体同一点在两个图片中的两个投影点位置的确定，可以找出相机内部和外部的参数。

基于图像分割的三维建模技术研究三维建模技术是指将物体的三维空间形态进行数字化表示的一种技术。

在计算机科学中，三维建模技术已经发展到非常高的水平，被广泛应用于视觉效果、数字游戏、工程设计等领域。

而图像分割技术，则是将图像分成多个不同区块的一种技术，可以用于识别和分析图像中的不同对象。

在三维建模中，图像分割技术也非常重要，能够有效地从图像中提取需要建模的物体，是建模过程中一道不可忽视的关键步骤。

一、图像分割技术的基本思路图像分割技术是一种将图像分成不同区块的技术，被广泛应用于计算机视觉、医学成像、人脸识别等领域。

它的基本思路是将一幅图像分成多个不同的区域，使得同一个区域内的像素具有相似的属性，而不同区域内的像素属性对比则具有明显的差异。

这样就可以通过对图像不同区域的分析来实现对图像中不同对象的识别和分析。

在图像分割的基础上，结合三维建模技术，可以通过对多个图像中同一物体的分割，将多个图像中的同一物体进行三维重建，从而实现对三维物体的数字化描述和建模。

二、图像分割技术的主要方法1、阈值分割阈值分割是一种将图像中不同像素分为不同区块的基本方法。

它的基本思路是将图像中的像素根据其灰度值与预先设定的阈值进行比较，将大于或小于阈值的像素分别分成两个不同的区块。

这样就可以将一个灰度图像分成两个不同的区域，其优点是简单易用，但是比较依赖于阈值的设定。

2、边缘检测边缘检测是一种更高级的图像分割方法，它能够通过对图像中不同像素之间的变化来识别不同区域。

边缘检测通常采用边缘跟踪算法，在图像中搜索不同的边缘，将同一个边缘内的像素作为一个区块，从而实现图像的分割。

边缘检测的优点在于能够获取难以通过阈值分割得到的图像信息，但也存在着对噪声敏感、容易出现错误等问题。

3、区域生长区域生长是一种通过种子像素和特定的生长规则将图像进行分割的方法。

它的基本思路是选取一个种子像素作为初始值，然后通过定义生长规则，将周围与种子像素相似的像素都归纳到同一个区块中去。

基于计算机图形学的三维建模技术研究一、引言随着计算机图形学的快速发展，三维建模技术成为了数字媒体、游戏开发、工业设计等领域中不可或缺的重要技术。

本文将对基于计算机图形学的三维建模技术进行研究，并进行分类和探讨。

二、三维建模的定义三维建模是指通过计算机图形学技术将现实世界中的物体或场景转化为可用于计算机处理的三维模型的过程。

三维建模不仅仅是在计算机界面上寻找适合展示的模型，而是通过数学算法和计算机图形学原理，将物体或场景的形状、材质和运动等属性精确地描述出来。

三、三维建模技术的分类基于计算机图形学的三维建模技术可以分为几个主要类别，包括多边形建模、体素建模、曲线建模等。

1. 多边形建模多边形建模是最常见的三维建模技术之一。

它通过将物体或场景分解为多个平面多边形来描述形状。

多边形建模具有较高的灵活性和模型细节控制能力，常用于建模静态物体。

2. 体素建模体素建模是一种基于体素（体素为三维空间中的立方体单元）的建模方法。

通过将物体或场景划分为均匀的立方体网格，每个立方体单元称为一个体素，可用于描述复杂的形状和体积。

体素建模适用于对密集结构和有详细内部特征的物体进行建模。

3. 曲线建模曲线建模是基于数学曲线的建模技术。

它通过在三维空间中定义曲线，并进一步将曲线转化为曲面，来描述物体或场景的形状。

曲线建模适用于复杂、流线型的形状建模，可以产生光滑度较高的模型。

四、三维建模技术的应用领域基于计算机图形学的三维建模技术已在许多领域得到广泛应用。

1. 数字媒体三维建模技术在数字媒体领域中起着关键作用。

它被广泛应用于电影、动画、虚拟现实和游戏开发等方面。

通过三维建模技术，可以创建栩栩如生的虚拟角色、逼真的场景、特效等，提升视觉效果的真实感。

2. 工业设计在工业设计中，三维建模技术被用于产品设计、原型制作和工艺分析。

通过三维建模，设计师可以在计算机上快速创建产品模型，进行设计验证和改进，大大缩短了产品开发周期和成本。

基于CT图像的三维重建技术研究一、引言三维重建技术是计算机视觉领域中的一个热点问题，与医疗、地质勘探、机械制造等多个领域紧密相关。

基于CT图像的三维重建技术在医学图像领域中的应用非常广泛，例如对人体器官、病变血管的三维模型进行建立，可以为医生提供更为直观的诊断和手术辅助。

本文将介绍基于CT图像的三维重建技术的研究现状和发展趋势。

二、CT图像的三维重建流程CT（Computed Tomography，计算机断层摄影）是一种医学影像学技术，具有高分辨率、高对比度、高鉴别度等优点。

CT重建技术是将众多的二维图像通过计算机技术，利用三维重建算法恢复出原始物体的三维形态信息。

其基本流程如下：1. CT图像获取通过CT扫描设备对人体进行扫描，并获取多张二维图像。

2. 图像预处理对CT图像进行预处理，包括滤波、去噪、图像增强等操作，以提高图像质量。

3. 分割对图像进行分割，将所需物体从图像中分离出来。

4. 三维表面重建将二维图像转换为三维点云数据，并进行三维表面重建，生成三维模型。

5. 三维模型后处理对三维模型进行后处理，包括去瑕疵、调整模型大小、贴图等。

6. 可视化呈现将处理好的三维模型进行可视化呈现，以展示三维几何结构和形态信息。

三、 CT图像的三维重建算法目前，基于CT图像的三维重建算法主要有以下几种：1. 基于体素的三维重建算法基于体素的三维重建算法是将三维物体分割成体素（voxel）并构建三维网格（grid）模型，其中每个体素表示一个三维像素，具有三个维度和三个颜色通道。

该算法中的三维数据往往需要进行缩减、滤波、采样等操作，以减少数据规模和保证计算效率。

2. 基于曲面的三维重建算法基于曲面的三维重建算法采用轮廓线和板块识别方法，对CT 图像进行分割和表面重建。

该算法通过计算物体表面的法线方向和曲率特征，来还原物体的三维表面形态，常用于较为复杂的生物组织和器官建模。

3. 基于纹理的三维重建算法基于纹理的三维重建算法结合图像和几何信息，在三维模型表面上进行贴图，以还原真实物体的纹理特征和光照效果。

基于图像处理技术的3D建模研究近年来，基于图像处理技术的3D建模方法也变得越来越流行。

这种技术的出现，能够在传统二维图像媒体的基础上，更加丰富地描述实物，向用户提供与实物更加接近的展示方式，让用户更直观地感受实物的外形和结构。

要了解基于图像处理技术的3D建模，首先需要明确什么是图像处理。

简单地说，图像处理指通过计算机来处理图片，包括增强图像、去除图像中的噪音、改变图像的大小、颜色或亮度等。

这种处理能够让用户更加清晰地看到图片中的细节和信息。

基于图像处理的3D建模，就是建立在这种基础之上的。

它通过将图像处理的结果转换成三维实体，从而生成3D模型。

这种技术在工程设计、医学影像、艺术创作等领域中得到了广泛的应用。

那么，这种技术是怎么实现的呢？首先需要获取大量图像，这些图像需要包括实物的各个角度的照片。

然后，通过对这些图片进行处理，通过计算机算法将这些二维图像转换成三维模型。

这个过程需要非常高的计算能力和精确度，需要使用专业的软件和硬件设备，才能够完成。

目前，市场上有很多种基于图像处理技术的3D建模软件，例如Autodesk、Blender等。

这些软件都提供了丰富的工具，能够帮助用户快速地完成3D建模过程，并且提供了不同的渲染和动画效果，让用户更好地展示和呈现自己的作品。

基于图像处理技术的3D建模，让用户在三维空间中更加自由地操作和设计模型，为设计和创作提供了更多的可能性。

它也可以被应用在许多不同的行业中，例如医学影像中用来建立人体内部结构的3D模型，工程设计中用来建立机械零件和结构的3D模型等。

不得不说，基于图像处理技术的3D建模，是计算机技术发展的另一个重要里程碑。

它通过将二维图像转换成三维模型，提供了更真实、更直观的展示方式，让用户更好地了解和感受作品。

在未来，这种技术还将不断地发展和完善，为各个行业带来更多的创新和变化。

基于图像处理技术的3D建模技术研究随着时代的发展和科技的进步，3D建模技术逐渐在数码娱乐、工艺品制作、建筑设计、医学诊断、机械制造等领域得到广泛应用。

其中，图像处理技术作为3D建模技术中不可或缺的一部分，为3D建模的精细化和快速化提供了无限的可能性。

一、图像处理技术在3D建模中的应用图像处理技术是指对图像进行处理和分析的数学和计算机科学领域。

它的一个重要应用就是在3D建模中。

在3D建模中，通过图像处理技术可以快速地获取高精度的3D模型。

比如，3D扫描仪就是一种应用图像处理技术对物体进行扫描，获取3D模型的装置。

同时，图像处理技术还可以解决一些复杂的3D建模问题。

比如，基于相机的3D建模技术，就是利用相机拍摄一个物体的不同视角，然后通过图像处理技术将这些视角拼接在一起，生成3D模型的过程。

这种方法在实现3D建模中比较常见。

二、图像处理技术对3D建模的影响图像处理技术的发展和应用，对3D建模技术的精度与效率产生了深刻的影响。

首先，图像处理技术能够在获取数据上提供便利。

不必通过手工的方式进行3D建模，通过扫描或相机拍摄等图像处理方法，使得不同3D模型的获取方式多样化，从而减少了建模的成本和时间，同时提高了建模的精度。

其次，图像处理技术可以提高3D模型的真实感和逼真度。

比如，在建筑设计中，借助图像处理技术，可以将设计方案的图纸和图片快速转化为3D模型，从而让设计师更直观地感受其设计方案的效果，审核其可行性。

最后，由于图像处理技术的应用，在工厂机械生产制造中也产生出了显著的效果。

在生产制造的初期阶段，通过采集实物的图像信息，再进行数字化设计，能够避免设计缺陷，减少原型制作和改进时间，降低产品制造成本，提高生产率。

三、图像处理技术在3D建模中的挑战尽管图像处理技术在3D建模中有众多优势，仍然存在不少挑战。

其中一个重要问题就是精度问题。

图像处理技术采集数据时会受到环境干扰和采样精度限制等因素的影响，不同光照下不同角度所拍摄到的图像会导致3D模型精度不同，因此需要经过反复调整，迭代实验来寻找最优参数。

基于影像处理的三维建模技术随着科技的不断发展，人们对于3D技术的需求越来越高。

而影像处理的三维建模技术，正是满足这一需求的重要手段。

一、基本原理影像处理的三维建模技术基于图像算法，将一系列2D的图像拼接成3D模型。

其基本原理是通过不同角度的图像，实现对一个实体物体的全方位扫描，然后将这些数据融合起来，生成或重建出该物体的3D模型。

二、应用领域1. 地理信息系统领域地理信息系统中，无论是航拍图像、卫星图像还是街景图像，都可以借助影像处理的三维建模技术，生成精确的地图、景点模型等。

2. 游戏制作领域在游戏领域中，影像处理的三维建模技术可利用人工绘制等手段对游戏内的物品、建筑进行还原和建模，丰富游戏世界、提高玩家的体验感。

3. 工业设计领域影像处理的三维建模技术可用于机械工程、汽车、军事装备、家具等领域，利用数字影像技术精确控制产品参数，实现数字化生产流程和准确的配合度。

三、工具及开发平台1. 3DS Max3DS Max是Autodesk公司推出的三维建模工具，可用于游戏、动画和虚拟现实的建模、渲染和动画制作。

2. UnityUnity是一个跨平台的三维游戏开发引擎，具备完整的游戏引擎功能，包括场景、对象、混音、粘着剂等。

3. BlenderBlender是一个功能强大的开源三维建模软件，可用于动画电影和视觉效果的制作、建模和渲染。

四、发展趋势1. 移动化随着移动设备的不断普及，对移动3D建模技术的需求也越来越高。

人们越来越希望能够在移动设备上直接进行3D建模操作，随时随地地创造自己的3D世界。

2. 视觉化在未来，三维建模技术将不再局限于数字图像，人们会通过三维扫描仪、虚拟现实头戴设备等更多的设备，捕捉到真实世界中的更多信息和细节。

3. 人工智能在人工智能技术的帮助下，影像处理的三维建模技术将实现更自动化、智能化的数据融合，从而更加精确、快速地生成3D模型。

五、结尾影像处理的三维建模技术在未来的发展中，将发挥越来越重要的作用。

基于图像的三维重建技术研究一、本文概述随着科技的不断进步和计算机视觉领域的快速发展，基于图像的三维重建技术已成为当前研究的热点和前沿。

本文旨在对基于图像的三维重建技术进行深入的研究和分析，探讨其原理、方法、应用以及未来的发展趋势。

本文将介绍三维重建技术的基本概念、发展历程和应用领域，为后续研究提供背景和基础。

重点阐述基于图像的三维重建技术的核心原理和方法，包括图像采集、特征提取、相机标定、三维建模等关键步骤，以及近年来出现的深度学习、神经网络等新技术在三维重建中的应用。

本文还将对基于图像的三维重建技术在不同领域的应用进行详细介绍，如文化遗产保护、城市规划、医疗诊断、机器人导航等，以展示其广泛的应用前景和社会价值。

对基于图像的三维重建技术的发展趋势进行展望，提出未来可能的研究方向和应用领域。

通过本文的研究，旨在为相关领域的研究人员和技术人员提供全面的技术参考和启发，推动基于图像的三维重建技术的进一步发展和应用。

二、基于图像的三维重建技术原理基于图像的三维重建技术主要依赖于计算机视觉和图像处理的相关算法和理论，通过从二维图像中提取深度信息，进而恢复出物体的三维形状和结构。

这一过程涉及多个关键步骤，包括特征提取、相机标定、立体匹配和三维模型构建等。

特征提取是三维重建的基础。

通过算法识别图像中的关键点和特征，如角点、边缘等，这些特征在后续的三维重建过程中起着重要的作用。

这些特征点不仅帮助确定图像间的对应关系，也为相机标定和立体匹配提供了依据。

相机标定是确定相机内外参数的过程，包括相机的内参（如焦距、主点等）和外参（如相机的位置和方向）。

准确的相机标定对于后续的三维重建至关重要，因为它直接影响到三维点的计算精度。

接着，立体匹配是基于两幅或多幅图像，通过寻找相同特征点在不同图像中的对应关系，以获取深度信息的过程。

这一步骤依赖于特征提取的准确性和算法的效率。

立体匹配的结果直接影响到后续三维模型的精度和细节。

根据相机参数和立体匹配的结果，可以通过三角测量等方法计算出物体的三维坐标，从而构建出物体的三维模型。

基于立体影像的三维建模与应用技术研究立体影像是指通过不同角度或视点拍摄的多张影像，通过特定算法和软件进行处理，使其具备三维效果和深度信息。

利用立体影像进行三维建模和应用技术的研究已经成为计算机视觉和图形图像处理领域的热点。

本文将对基于立体影像的三维建模与应用技术进行探讨。

一、立体影像的获取与处理1.立体影像的获取方式立体影像的获取方式主要有两种：一种是通过双目摄像头或多目摄像头同时拍摄多张影像，并记录下每张影像的视点信息；另一种是通过激光扫描仪或雷达等设备获取物体表面的深度信息，进而生成立体影像。

2.立体影像的处理方法立体影像的处理方法可以分为两个主要步骤：立体匹配和深度图生成。

立体匹配是指将左右两幅影像中对应的像素进行匹配，找到它们之间的对应关系；深度图生成则是通过立体匹配的结果，根据视差信息计算出每个像素点的深度值。

二、基于立体影像的三维建模技术1.结构光三维重建技术结构光三维重建技术是利用投射特定编码的光源模式，通过相机记录下物体表面的形状和纹理信息，并通过计算得到物体的三维模型。

这种技术可以实现对物体纹理和形状的快速捕捉和重建。

2.立体影像点云重建技术立体影像点云重建技术是利用立体影像得到的深度图，结合相机内外参数计算出每个像素点的三维坐标，从而生成三维点云模型。

这种技术在复杂场景的三维重建中表现出较好的效果。

3.立体影像的体素化重建技术立体影像的体素化重建技术是将立体影像转化为三维体素网格，在每个体素中记录深度和纹理等信息，从而生成高质量的三维模型。

这种技术适用于对物体细节较为精细的重建。

三、基于立体影像的三维建模应用1.虚拟现实和增强现实基于立体影像的三维建模技术可以应用于虚拟现实和增强现实领域。

通过获取真实场景的立体影像并将其重建为三维模型，可以实现在虚拟空间中进行三维导航、交互和观察，提供更加逼真的虚拟体验。

2.数字文化遗产保护与展示基于立体影像的三维建模技术可以应用于数字文化遗产的保护和展示。

基于图像处理技术的三维建模与渲染随着科技的发展，三维建模与渲染技术越来越成熟，成为了影视、游戏等领域不可或缺的一部分。

而在三维建模与渲染技术中，图像处理技术起着至关重要的作用，能够将平面的图像转化为有立体感的模型。

本文就介绍一下基于图像处理技术的三维建模与渲染。

一、图像处理技术在三维建模中的应用图像处理技术是三维建模中非常重要的步骤之一，能够将平面图像转化为有立体感的模型。

在三维建模过程中，需要从两个角度考虑图像处理技术的应用。

首先，图像处理技术被用来将平面图像转化为三维模型。

例如，在建筑设计中，设计师可能会根据客户提供的平面图纸，使用图像处理技术将其转化为真实的三维模型。

这样，设计师能够更好地理解建筑的结构和比例，从而得出更好的设计方案。

其次，图像处理技术还被用来进行三维模型的纹理贴图。

在进行三维渲染时，需要对模型进行纹理贴图，让模型更加真实。

这时候，图像处理技术就发挥了作用，能够将二维的纹理图像转化为三维模型上的纹理贴图，精准地贴到模型的表面上。

二、三维建模的流程三维建模的流程包括三个主要步骤：建模、纹理贴图和渲染。

建模是三维建模的第一步，这里的建模主要指的是对物体的几何形状进行建立。

常见的建模方式有手工建模和使用建模软件进行建模。

手工建模需要具备较高的绘画技巧和良好的想象力，而使用建模软件进行建模则需要掌握相应的建模工具和技巧。

纹理贴图是将二维图像贴到三维物体表面上，用来赋予物体颜色、外形等特征的过程。

纹理图像可以是手工创作，也可以是从图片或图像库中获取。

在进行纹理贴图时，需要考虑材质、纹理的大小等因素，使得纹理能够更加真实地贴到物体表面上。

渲染是将三维模型转化为二维平面图像的过程。

在渲染过程中，需要考虑光线、材质、纹理贴图等因素，使得渲染出来的图像更加真实。

对于渲染的效果，可通过调整相应的渲染参数来达到最理想的效果。

三、三维建模与渲染在游戏行业的应用三维建模与渲染在游戏行业中有着广泛应用。

基于图像处理的三维成像技术研究随着科技的不断进步，人们对于三维成像技术的需求也越来越高，而基于图像处理的三维成像技术就是其中的一种非常重要的技术手段。

首先，我们来简单介绍一下基于图像处理的三维成像技术。

该技术主要是通过对图像进行处理、重建等操作来实现三维成像的目的。

具体来说，它可以通过对大量的二维图像进行拼接和重建，从而得到一个真实的、相对于观察者而言具有高度和深度的三维形象。

这种技术不仅可以应用于医学、工程和建筑等领域，还可以应用于游戏、动画和虚拟现实等娱乐领域。

基于图像处理的三维成像技术的主要特点包括：精度高、效果好、操作简单等。

由于该技术可以对大量的二维图像进行拼接和重建，因此可以得到非常精确的三维成像结果。

同时，它的成像效果非常好，可以帮助人们更加准确地观察和分析三维物体。

此外，它的操作简单，只需要进行基本的图像处理和重建操作即可完成三维成像的过程。

在基于图像处理的三维成像技术中，最具代表性的应用就是医学影像应用。

医学影像学是一个非常重要的领域，它可以通过对人体结构和功能进行三维成像来帮助医生进行诊断和治疗，这对于提高医学诊断的准确性和治疗的效果至关重要。

基于图像处理的三维成像技术可以帮助医学影像学家更加清晰地了解人体结构和功能，从而帮助医生制定更加准确的治疗方案。

除了医学影像学以外，基于图像处理的三维成像技术还可以应用于工程和建筑领域。

例如，在建筑设计过程中，设计师可以使用该技术来制定更加准确的设计方案，从而提高建筑设计的质量和效率。

在工程领域，该技术也可以帮助工程师更加清晰地了解工程结构和布局，以便优化工程设计和施工方案。

此外，基于图像处理的三维成像技术还可以应用于娱乐领域。

例如，在游戏中，玩家可以通过该技术体验更加真实、立体的游戏画面，从而提高游戏的趣味性和互动性。

在动画和虚拟现实领域，该技术也可以帮助制作人员快速生成真实的三维模型和场景，从而提高动画和虚拟现实的质量和效率。

综上所述，基于图像处理的三维成像技术是一种非常重要的技术手段，它不仅可以应用于医学、工程和建筑等领域，还可以应用于游戏、动画和虚拟现实等娱乐领域。

基于多视角图像重构的三维建模技术研究三维建模技术一直是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它的应用涉及各个领域，如游戏、动漫、建筑、医疗等。

随着科技的不断进步，新兴技术的涌现，使三维建模技术的研究得以迅速发展，其中基于多视角图像重构的三维建模技术得到了广泛的应用。

本文将对其进行探讨和分析。

一、多视角图像重构技术的优势多视角图像重构技术可以通过多个图像拼接成一个完整的三维模型，其最大的优势在于提供更多的细节信息，使得三维模型的真实性和精确度得以大幅提升。

同时，多视角图像重构技术的应用范围很广，其可以应用于各种领域，如文化遗产的保护、工业产品的设计、医疗治疗等方面。

二、多视角图像重构技术的实现方法多视角图像重构技术的实现方法大致可分为两种：基于点的方法和基于区域的方法。

基于点的方法是通过对多个图像上的共同点进行匹配，从而确定它们在三维空间中的位置关系，进而构建三维模型。

而基于区域的方法则是通过对图像中的区域进行识别和匹配，进而构建三维模型。

三、多视角图像重构技术的应用多视角图像重构技术在各个领域都有着广泛的应用。

下面将对其在一些行业中的应用进行介绍。

1、建筑行业在建筑行业中，多视角图像重构技术可以用于建筑物的现场勘测，通过对建筑物的多张照片进行拍摄和处理，可以得到一个高精度的三维模型。

这使得建筑物的属性、规划等方面的问题都可以得到更好的解决。

2、文化遗产保护文化遗产保护一直是一个重要的领域，多视角图像重构技术可以应用于文物的数字化保护和修复。

通过对不同视角下的照片进行处理，可以得到文物的高精度三维模型，并且可以修复文物的受损部位。

3、医疗行业在医疗领域中，多视角图像重构技术也得到了广泛的应用。

比如，医学影像中的CT和MRI等技术可以提供高精度的2D图像，这些图像可以通过多视角重构技术进行处理，从而得到精确的3D模型，用于手术规划、实验室研究等方面。

四、多视角图像重构技术的未来发展目前，多视角图像重构技术仍然存在着一些问题，比如复杂场景下的误差问题、遮挡问题等。

基于图像处理的三维重建技术研究一、引言随着信息技术的发展，越来越多的领域开始使用三维重建技术来进行建模和可视化展示。

三维重建技术能够将二维图像转化为三维物体模型，广泛应用于医学、工业制造、文化遗产保护等领域。

近年来，基于图像处理的三维重建技术得到了快速发展，本文将重点探讨这一领域的研究现状和发展趋势。

二、基于图像处理的三维重建技术基于图像处理的三维重建技术指的是通过多幅图像获取对同一物体的不同视角，利用图像处理算法将这些视角融合为一个三维模型的过程。

该技术主要包含以下三个步骤：1.图像采集。

采集多幅图像是三维重建的第一步。

多种设备可用于图像采集，包括激光扫描仪、相机、三角测量仪等。

其中最为常用的是相机，因为相机与众不同的视觉效果常常可以提供更加准确的重建图像。

2.图像处理。

图像处理是三维重建的关键。

所采集的图像需要进行预处理，以去除噪音、增强对比度等。

图像匹配技术是图像处理的难点之一，它可以用来处理图像间的位置误差、光照不均等问题。

目前，常用的图像处理算法包括特征点匹配、视差计算、结构从运动、基于深度学习的算法等。

3.三维重建。

三维重建是将处理后的图像通过算法转化为三维模型的过程。

该过程需要综合多个方面的知识，包括相机标定、选择正确的重建算法、处理三维点云等。

三、基于图像处理的三维重建技术应用基于图像处理的三维重建技术已经被广泛应用于医学、工业制造、文化遗产保护等领域。

1.医学领域在医学领域中，三维重建技术可用于复杂手术前的预操作和术中导航等方面。

同时，在医学研究中，三维重建技术也被用来分析人体解剖结构、内部器官的形态和构造等。

此外，三维重建技术还可用于制造医疗设备，如义肢、假体等。

2.工业制造在工业制造中，三维重建技术可用于产品设计和制造过程中的质量控制，减少产品开发时间和生产成本。

例如，通过三维重建技术，可以高效地获得零件的几何数据，以制造产品或零部件。

3.文化遗产保护三维重建技术可用于湖陆处木构造建筑和城市遗址等文化遗产的保护和修复。

基于图像处理的三维建模技术研究随着科技的不断发展以及人工智能和计算机技术的迅猛进步，图像处理技术逐渐成为了现代科技领域内的一个重要分支，而在图像处理技术的应用领域中，三维建模技术也越来越受到了人们的重视。

三维建模技术是一种通过对现实世界中的物体进行数字化处理，生成三维模型的方法。

而这种方法的实现离不开图像处理技术的支撑。

其基本原理是：通过对物体进行多组图像的采集，然后对这些图像进行分析、处理和重组，从而得到一个三维物体模型。

三维建模技术的发展历程最初的三维建模技术是通过手工制作的。

这种方法需要手动测量、绘制和切割，非常耗时且效率低下。

但是随着计算机技术的逐步发展，出现了基于计算机的三维建模技术。

该技术说明了数字化建模的基本原理，将物体测量和建模与计算机技术相结合，实现了物体的高速数字化处理。

随着计算机技术的进步和算法的不断优化，三维建模技术逐渐实现了从简单静态物体到复杂动态物体的数字建模。

同时，由于对物体的测量精度和效率的要求不断提高，三维扫描仪的出现也进一步推动了三维建模技术的发展。

目前，三维建模技术已经广泛应用于电影特效、游戏、工业设计、建筑设计、文化遗产保护等领域。

其应用范围越来越广，技术也越来越成熟。

基于图像处理的三维建模技术的优势基于图像处理的三维建模技术主要是通过对多组图像进行处理，提取图像中的深度信息和颜色信息，再根据相邻图像的差别进行匹配，最终生成三维模型。

相较于传统的三维建模技术，基于图像处理的三维建模技术具有以下优势：采用基于图像处理的三维建模技术，可以实现高速快捷的数字化过程，为建模提供更加高效、精准的解决方案。

这种方法可以在几秒钟内采集数百幅图像，为后续三维模型的制作提供更加精确的数据。

2.匹配精度高基于图像处理的三维建模技术可以通过多角度、多位置的视角动态采集物体，从而得到更加全面、精准的像素数据。

这种数据可以用于匹配和计算，从而进一步提高建模的精度。

3.结构简单基于图像处理的三维建模技术不需要任何额外的扫描设备，只需使用普通的相机就可以进行拍照采集。

基于图像的几何建模技术综述【摘要】本文阐述了几何建模的概念，基于图像的建模技术的优点，重点分析了基于图像的几何建模的技术的分类，最后，简要分析了基于图像重建几何模型，通过研究，期在能够总结出基于图像的几何建模技术使用情况。

【关键词】图像；几何建模技术；综述一、前言基于图像的几何建模技术在国内有着广泛的使用前景，在影视制作、游戏制作、工业设计等等的领域都可以看到基于图像的建模技术的身影，这种技术主要研究如何使用单张图像、图像序列或者视频中的各种线索信息，恢复出物体或者场景的三维模型。

二、几何建模概念几何建模是20世纪70年代中期发展起来的,它是一种通过计算机表示,控制,分析和输出几何实体的技术,是CAD/CAM技术发展的一个新阶段。

以几何信息和拓扑信息反映结构体的形状、位置、表现形式等数据的方法进行建模就称为几何建模。

几何信息即指在欧氏空间中的形状、位置和大小，最基本的几何元素是点、直线、面。

拓扑信息是指拓扑元素（顶点、边棱线和表面）的数量及其相互间的连接关系。

三、基于图像的建模（IBM）技术的优点与传统的基于几何的建模相比较，IBM具有下列优点:1该技术有坚实的理论框架。

它在一定程度上是传统的基于几何模型力一法的延续。

传统的投影变换、裁剪、消隐都可以力一便地运用到IBM技术中，所以对于任意的几何模型，在任意视点参数下都可以得到较正确的输出。

2模型参数存取占用的存储空间小。

它所得到的几何参数都是必须的，没有兀余度问题。

3提取几何框架的合理便捷性。

它所得到的几何框架直接从图像中获取，这是传统纯粹几何建模所无法比拟的。

4 IBM技术具有建模时间短、交互量少、真实感强、能模拟细节的特点。

四、基于图像的几何建模技术分类1轮廓法基于轮廓的建模(shape from silhouettes/contours)通过分析物体多视角下的轮廓图像(contour)或侧影轮廓线(silhouette),得到物体的三维模型。

计算机研究与发展ISSN100021239ΠCN1121777ΠTP Journal of Computer Research and Development47(3):549-560,2010基于图像的几何建模技术综述束　搏1,2　邱显杰1　王兆其11(中国科学院计算技术研究所　北京　100190)2(中国科学院研究生院　北京　100049)(bshu@)Survey of Shape from ImageShu Bo1,2,Qiu Xianjie1,and Wang Zhaoqi11(I nstitute of Com puting Technology,Chinese A cadem y of S ciences,B ei j ing　100190)2(Graduate Universit y of Chi nese A cadem y of Sciences,B ei j ing　100049)Abstract　3D modeling is an important and interesting problem in bot h comp uter vision and comp uter grap hics fields.Recently,image based modeling is receiving more research focuses because it is of low co st,easy to handle and can generate models wit h very high precision.The technology is also widely used in digital cult ural heritage,movies,games,video surveillance,etc.This technology is highly valuable in bot h research and application.Image based modeling focuses on reconst ructing3D models of object s or scenes directly from single image,image sequences or videos.The whole modeling p rocedure can be f ully automated or facilitated by human interaction.The key problem of image based modeling is shape from image,which focuses on reconst ructing3D geomet ry information f rom images.However,review work is not available on t his topic recently,which has obviously blocked t he develop ment of image based modeling research.As a result,p resented in t his paper is a review of analysis and discussion on shape from image.Different met hods are classified based on t he visual clues used in modeling f rom a comp uter vision perspective.Basic f unctions and related works are also int roduced for each met hod.After analyzing and comparing t hese met hods individually,a conclusion is drawn which includes t he characteristics,p roblems and f ut ure of shape from image.K ey w ords　image based modeling;shape f rom image;comp uter vision;visual cues;review摘　要　三维建模是计算机图形学与计算机视觉领域研究的重要问题.近年来,基于图像的三维建模技术因其成本低、操作简单、逼真性高等优势,逐渐得到研究者的重视,相关研究成果也被广泛应用于文物数字保护、智能人机交互、数字特效制作、实时监控等领域,具有极其重要的研究意义与实用价值.基于图像的建模研究由单一图像、图像序列或视频中,通过自动或交互的方式,恢复出物体、场景三维模型的方法.而基于图像的建模首先需要解决的核心问题是基于图像的几何建模问题.它主要研究的是如何从图像中恢复出物体或场景的三维几何信息.而该技术领域当前综述性文章的缺乏成为其发展的制约因素.因此,对基于图像的几何建模技术进行了综述性的分析与讨论.侧重从计算机视觉的角度,按照建模时所使用视觉线索信息的区别,对目前主流的基于图像几何建模方法进行了归类;分别对各类方法进行了基本原理探讨与研究现状介绍,并作了较深入的对比分析与讨论;最后,经过对现有研究工作的分析,对该领域存在的问题作出了总结,并对其未来可能的发展与研究方向给出了一些预测性建议.　收稿日期:2008-05-12;修回日期:2009-09-16　基金项目:国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2006AA01Z336,2007AA01Z320);北京市教育委员会共建项目专项资助关键词　基于图像的建模;基于图像的几何建模;计算机视觉;视觉线索;综述中图法分类号　TP391.9 基于图像的建模(image based modeling)技术是计算机图形学与计算机视觉领域的研究热点,它研究如何使用单张图像、图像序列或视频中的各种线索信息,恢复出物体或场景的三维模型.该技术在古文物数字化保存、影视制作、游戏娱乐、工业设计、医疗康复等领域具有非常广泛的应用前景.基于图像建模的核心问题是基于图像的几何建模(shape from image)问题.它研究如何从图像中恢复出物体或场景的三维几何信息,并构建其几何模型表示,以进行三维渲染与编辑.根据计算机视觉理论,图像是真实物体或场景在一定的光照环境作用下,通过相机镜头的光学投射变换得到的结果.图像中包含了大量的视觉线索信息,如轮廓、亮度、明暗度、纹理、特征点、清晰度等,而基于图像的几何建模研究如何通过运用上述视觉线索信息,并结合估计得到的相机镜头与光照环境参数,进行光学投射变换的逆变换运算,恢复出物体或场景的三维几何信息,并得到其三维几何模型表示的过程.近期,国内外在该领域出现了大量研究工作,但缺乏对其全面的总结、分析与比较,限制了相关研究工作的进行.本文对目前国际上基于图像的几何建模工作作了全面的分类与总结,介绍了不同实现方法的基本原理与研究现状,并分别对其进行了深入的分析与比较.最后,本文对基于图像的几何建模技术作了总结与分析,并针对其未来可能的发展与研究方向给出了预测与建议.1　基本分类传统的三维建模主要使用基于几何造型的建模方法,由专业美术人员通过使用几何造型软件(如AutoCAD,3DsMax,Maya等),运用计算机图形学与美术理论,创建出物体的三维模型.这种方法的缺点是工作量大、效率低.并且,由于建模过程极大地依赖于建模人员的专业知识与经验,精度无法保证.由于真实的二维图像中蕴含着物体丰富的线索信息,从中恢复三维模型信息并进行可视化具有效果逼真、建模高效的优点.因此,国内外研究者提出了基于图像的渲染[1]、基于图像的混合建模与渲染[2]与基于图像的建模等多种方法.前2种方法的目的只是产生逼真的三维漫游效果,并不生成真正的三维模型.而基于图像的建模则能够生成物体精确的三维几何模型,根据图像采集时对光源是否进行主动控制,基于图像的几何建模可以分为主动法与被动法2种.主动法通过主动控制光源的光照方式,分析光线投射在物体表面上所形成的不同模式,得到物体的三维模型.如激光扫描法、结构光法[3]、阴影法[4]等.这种方法的优势是可以得到物体精确的表面细节特征.但其成本很高,操作不便,还需要进行复杂的后期处理(如面片拼接、删除散乱点、模型补洞等).并且,由于这种方式通常需要使用较强的光源,对于被重建物体会造成一定损害,限制了其应用范围.被动法并不直接控制光源,而通过被动地分析图像中各种特征信息,逆向地重建出物体的三维模型,这种方法对光照要求不高,成本较低,操作简单.由于主动法技术比较成熟,而近期国际上的研究工作主要集中在被动法.因此,本文重点介绍被动法.基于图像的建模以其显著优势,得到了广泛的研究关注,近期出现了大量不同的技术路线与方法.国内外也出现了一些相关的综述性研究工作,如Liu等人[5]从计算机图形学的角度,分析了广义的基于图像建模技术.然而对于其核心———基于图像的几何建模技术,尚缺乏比较全面的综述性介绍.本文主要从计算机视觉的角度,按照使用图像中视觉线索信息的不同,将基于图像的几何建模方法进行了分类.由于各线索信息之间差别明显,因此,这种分类方法更加简明、直观.下文将对这些方法分别进行介绍与比较.2　轮廓法基于轮廓的建模(shape from silhouettesΠcontours)通过分析物体多视角下的轮廓图像(contour)或侧影轮廓线(silhouette),得到物体的三维模型.Martin等人[6]首先提出使用轮廓进行三维建模的方法:将物体所在的三维空间离散化成体素,并使用正向试探,剔除投影在轮廓区域外的体素,从而得到物体的三维模型.Laurentini[7]进一步研究了该方法的理论依据,并提出了可视壳(visual hull)的概念.可视壳是所有轮廓图像反投影到三维空间中形成的三维锥壳的交集.对于一个物体来说,其三维模055计算机研究与发展　2010,47(3)型必定落在其可视壳中.并且,当使用的轮廓图像足够多时,可视壳被认为物体三维模型的一个合理逼近.由于三维锥壳的相交性计算是一个三维空间中的复杂多面体求交问题,计算复杂性很高.因此,轮廓法主要需解决三维锥壳的快速求交问题.Szeliski[8]将物体所在的三维空间用八叉树的数据结构进行存储,以一种由粗到精的方式进行体素判断,这种方法极大地提高了建模速度.在此基础上,Tarini[9]使用Marching Intersection结构,进一步提高了体素判断的效率.Franco等人[10]进一步提出了一种混合方法,在一定程度上均衡了重建速度与精度的矛盾.由于使用离散化体素的建模容易产生锯齿现象,Mat usik等人[11]提出了另一种加快求交的思路:用多边形逼近轮廓图像的侧影轮廓线,将复杂的三维锥壳相交简化为二维多边形的求交,提高了建模的效率,并避免了锯齿现象的产生.此外, Snow等人[12]通过使用背景减除算子,结合全局优化,实现了直接从亮度图像建模的方法,避免了繁琐的手工图像分割操作.而Sinha[13],Forbes等人[14]实现了从未定标图像中生成三维可视壳的方法.近期,由于图形硬件的发展,还出现了一些基于图形硬件的可视壳生成方法[15].由于轮廓信息相对图像中其他线索信息而言,是一种明确、不含二义性的信息形式,这使得轮廓法相比其他方法,具有建模速度快、鲁棒性高的优势.并且,由于其数据的取值范围只有2种(属于前景区域或背景区域),因此,计算复杂性较低.事实上,轮廓法是所有建模方法中效率最高的,也是唯一能够满足实时需求的建模方法.同时,由于几乎所有物体在图像中都包含明确、清楚的轮廓信息,使得轮廓法可以应用于透明、特征点较少、纹理欠缺等其他方法难以处理的物体的建模,具有较高的通用性.然而,轮廓法的缺点是其需要的输入数据源较苛刻、建模精度较低.首先,由于进行三维锥壳的求取需要预先得到相机的内、外参数和图像的轮廓信息.因此,不仅需要进行精确的相机定标,还需要对图像进行轮廓提取,这使得轮廓法与其他方法相比,对输入源的要求最为苛刻.并且,由于算法本身的局限性,轮廓法无法如亮度法、运动法、明暗法等计算出物体表面的精确深度,并且物体表面的凹陷、空洞等细节信息也无法体现.因此,轮廓法只能重构得到物体大致的三维轮廓与拓扑.然而,结合一些高效的图像分割方法,如关键抠色法、背景减除法等,轮廓法仍然被广泛应用于一些对模型精度要求不高,对速度和鲁棒性要求较高的场合,如人机交互、运动跟踪等.3　亮度法基于亮度的建模(shape f rom illumination)通过分析物体多个视角下图像中亮度特征的一致性关系,恢复出其表面的深度信息,并得到其三维几何模型.对于满足朗伯表面假设的物体,不论光源方向如何,相同的表面点从任何方向观察都具有同样的亮度,这被称为亮度一致性.因此,通过比较物体不同视角下图像亮度值的一致性,可以得到物体表面三维点的位置,从而恢复出三维几何模型.首先,亮度法需要选择合适的亮度一致性算子.早期主要使用颜色绝对差值算子[16217],这种算子比较简单,但对光照条件特别敏感,随着误差平方和、归一化互相关[18]等考虑局部区域相关性算子的出现,使亮度法逐渐适用于普通物体,并降低了其对光照的敏感度.此外,一些特殊算子可以处理纹理欠缺、高光、透明等复杂表面的特殊物体[19].亮度一致性算子提供了三维建模的视觉线索,根据对这些线索使用方式的不同,亮度法可以分为正向法与逆向法.正向法对物体所在的三维空间进行均匀采样,将各采样点投影到所有可见的二维图像中,若其投影满足亮度一致性,则说明该三维点属于物体表面,将其保留,否则,将其剔除.最终,这种方法得到了物体的三维采样表示———图像壳(p hoto hull)[17],并从中提取三维模型.这种方法也被称为基于图像一致性的重建(shape f rom p hoto2consistency).由于采样点在投影过程中存在的互相遮挡现象会破坏亮度一致性的判断,因此,正向法主要需解决遮挡问题.Seitz等人[16]的体素颜色法(voxel coloring)提出只要相机位置满足一定约束,就可解决遮挡问题. Kut ulako s等人[17]的空间雕刻法(space carving)在牺牲一定精度的前提下,解决了相机位置约束问题. Culbertson等人[20]提出的通用体素颜色法(generalized voxel coloring)运用Z缓冲技术,实现了高效、精确、简单的可见性计算,基本解决了相机位置约束问题.此外,Cheung等人[21]结合轮廓法的思想,将图像一致性的搜索空间由三维降至一维,效率较高. Faugeras等人[22]基于水平集的局部优化,实现了复杂物体的精确重建,但速度较慢.155束　搏等:基于图像的几何建模技术综述逆向法通过在图像中搜索满足亮度一致性的匹配点,使用立体视觉的三角测量原理,由这些特征点反算其对应的三维点位置,从而得到三维几何模型,这种方法也被称为基于立体视觉的建模(shape f rom stereo).由于匹配点的搜索是一个高自由度的问题,简单的搜索方法极易陷入局部最优,这将极大地影响重建效果.因此,逆向法主要需解决匹配特征点的高效搜索问题.首先,使用极线几何约束[23],可以将匹配特征点搜索的空间由二维降低到一维;其次,在进行匹配点搜索之前,还可以使用多张图像间极线的对应关系对图像作校正,进一步加快搜索.在点匹配方面,早期主要基于单点比较的模式,然而,这种方法极易受噪声干扰,不够鲁棒.因此,近期出现了基于窗口比较[24]的方法,这种方法鲁棒性较高,但其对窗口的大小、形状较敏感.Boykov等人[25]提出基于图割的全局优化,通过添加平滑性约束,进一步提高了匹配的精确性与鲁棒性.相较于其他方法,亮度法的优势是可以几乎全自动地得到较高的建模精度.由于亮度信息是图像中最丰富、包含数据量最大的信息形式.这使得可以通过计算亮度在不同图像之间的匹配性,精确地计算物体表面每个点的深度值.这使得其可以更好地表现出物体表面的几何细节.事实上,对于一些满足亮度法假设的物体,现有的方法已可达到与三维扫描仪相近的建模精度.并且,相对于明暗法等方法,亮度法没有严格的光照条件要求.而相对于轮廓法、变焦法、交互法等方法,也没有图像分割、改变焦距等手工交互,这使得该方法能满足全自动的要求.然而,亮度法要求物体基本满足朗伯表面的假设,这使得其无法应用于重建透明、金属、瓷器等包含大量高光、反射信息的物体.同时,缺少表面纹理变化、重复的表面纹理会增加亮度匹配的误匹配率,使得该方法的鲁棒性与灵活性较低.并且,由于在亮度匹配的计算过程中,需要使用数值优化算法,使得该方法计算复杂性较高,无法满足实时需求.而且精确的相机定标要求使其应用受限.但由于亮度法能够得到很高的建模精度,使得这种方法广泛应用于文物数字化、人脸自动建模等对精度要求较高的场合.4　运动法基于运动的建模(shapeΠstructure from motion)通过在2幅或多幅未定标图像中检测匹配的特征点集,使用数值方法,同时恢复出相机运动参数与场景几何,并得到物体三维模型.运动法首先在图像中寻找匹配特征点,以恢复出相邻图像间相机的位姿关系.目前使用较多的匹配特征点检测算子为Harris[26],K L T[27],SIF T[28]等.通常,这些算子能从图像中得到大量的候选匹配点,由于其中存在大量的误匹配,使用RANSAC[29]可以对这些匹配点进行精化,得到少量精确的匹配点,并从中恢复出相机的运动参数与特征点的三维坐标.Tomasi等人[30]首先提出了使用因式分解的方法,实现了射影层次的重建.然而,由于缺乏相机内部参数信息,这种射影层次的重建结果与真实场景之间存在严重的畸变,其平行、角度、距离等几何约束关系都无法得到恢复.Faugeras[31]通过为射影重建的结果引入不同的几何约束信息,逐步将射影层次的重建升级为仿射、度量与欧氏层次的重建.然而这种方法仅适用于存在各种几何约束的物体(如建筑物等).对于一般物体的重建,需要知道相机的内部参数.Hartley[32]使用Kurppa方程与SVD分解,实现了在图像采集过程中,内部参数不变情况下的相机内参数自动定标,Pollefeyes等人[33]进一步给出了相机焦距改变情况下的内参数自动定标方法,实现了将射影层次重建升级为度量层次的重建.对于升级重建得到的三维几何信息,一般还需使用一些优化方法以进一步提高精度.比较常用的方法是集束调整[34].最后,对重构得到的特征点进行插值、网格化,就可以得到物体的三维模型[23].相较于其他方法,运动法的优势是不需预先标定相机的参数,从而降低了对图像采集过程的限制,这使得该方法的输入源并不局限在为建模而专门采集的图像序列,还可使用已有的随意拍摄的图像序列,甚至视频序列进行三维建模.这使得该方法具有较高的实用价值.同时,由于运动法的基础是特征点匹配技术,而该技术是计算机视觉领域的重要热点技术,随着鲁棒的特征点匹配算子(如SIFT,G LO H, SU RF,DA IS Y等)的出现,使得运动法对于光照条件、图像噪声等也具有了极强的鲁棒性.并且,运动法独有的分层次重建特性可以分开独立进行,可控性较高.然而,由于运动法计算的仅是所有匹配特征点的三维坐标,而特征点信息在图像中含量通常较少,只是对物体表面三维几何的稀疏逼近,因此运动法255计算机研究与发展　2010,47(3)的建模精度较低,通常应用于对物体结构的感知.然而,通过与其他方法(如亮度法)的结合,可以由稀疏的三维几何扩散成稠密的三维模型.由于运动法对图像采集、光照条件等限制较低,因此被较多应用于室外场景、自然景观、建筑物等的三维建模.5　明暗法基于明暗度的建模(shape f rom shading)通过分析图像中的明暗信息,运用反射光照模型,恢复出物体表面的法向信息,从而得到其三维几何模型.Horn[35]最早提出了使用单幅图像的明暗度进行三维重建的方法.他通过构造一个非线性偏微分方程———明暗度方程,刻画了二维图像中各像素明暗度与其对应三维点的法向、反射率,以及光照方向之间的关系.通过求解该方程,可以得到物体表面的法向信息,从而得到物体的三维模型.由于物体表面各点的反射率与其材质有关,且不同位置并不相同,因此,在物体表面反射率未知的情况下,用单幅图像来求解表面法向量是一个欠约束问题[36].因此,研究者通常关注光照方向与反射率已知条件下的建模.虽然存在很多数值求解方法[37],然而,由于需求取的法向量自由度仍然大于方程约束个数,该问题仍然是一个病态问题,其解的存在性和唯一性得不到保证.因此,即使在可控的实验环境下,也需要添加约束辅助求解.Dupius等人[38]给出了假设物体表面符合平滑性约束的建模方法.然而,由于平滑性约束对噪声非常敏感,重建效果并不理想,并且也不具备通用性.虽然一些高效的全局搜索方法[39]对建模结果有一定帮助,但仍无法改善对于真实图像建模效果较差的问题.Lions等人[40]提出了基于粘性约束的建模方法可以降低计算复杂性并提高通用性. Camilli等人[41]在此理论基础上,进一步提高了建模效果,然而由于其基于图像边缘已知的假设,仍难应用于实际图像.对此,Prados等人[42]提出了一种比较实用的解决方法.虽然明暗法支持从单张图像中重建三维模型.但这始终是个病态问题,实际应用效果较差,而且物体表面反射率已知的假设通常并不成立.Woodham[43]提出使用同一视点、不同光照条件下得到的多幅图像明暗信息,可以增加明暗度方程的约束,提高求解的精度与鲁棒性,这种方法也被称为基于光度立体视觉的建模(shape f rom p hotomet ric stereo).由于明暗度方程需要求解3个未知数(2个法向值与1个反射率值),因此,只需最少3张不同光照方向的图像,就可进行鲁棒求解,而且其可操作性也较高. Noakes等人[44]阐述了这种建模方法的非线性与噪声减除方法.Barsky等人[45]讨论了采用4个光源消除镜面反射分量影响的重建方法,Horovitz等人[46]使用梯度场与控制点提高了建模精度.Tang等人使用可信度传递[47]与马尔可夫随机场[48]优化进一步提高了重建精度.Sun等人[49]将这种方法应用于光照条件较差的物体.Basri等人[50]进一步实现了光照条件未知情况下的建模.相较于其他方法,明暗法可以从少量图像、甚至单张图像中自动恢复物体精确的三维模型.相对于轮廓、亮度、特征点、纹理、清晰度等信息来说,明暗度是唯一受图像采集时光源所决定的信息,而光源的位置、方向对明暗法的求解形成了一种约束,使得几何求解的过程可以在少量的图像上进行.同时,由于明暗法可以精确地计算物体表面的法向量与深度值,因此其建模精度较高,并且,由于明暗度信息仅受光源方向、物体反射度、法向的影响,使得该方法可以适用于透明、瓷器、金属、纹理欠缺等亮度法无法处理的物体建模.然而,由于明暗度与光源密切相关,使得明暗法对采集的光照环境要求较高,并需要进行精确的光源定标,易用性较低.同时,该方法也不适用于室外物体或场景的建模.由于基于单幅图像的明暗法是一个病态问题,目前该方向研究主要集中在使用多幅图像的光度立体视觉法.6　纹理法基于纹理的建模(shape from text ure)通过分析单张图像中物体表面重复纹理单元的大小、形状,恢复出物体的法向、深度等信息,并得到三维几何模型.纹理法基于如下的理论依据:对于一个具有光滑表面并覆盖了重复模式(纹理单元)的物体,当被投影在二维图像上时,其模式会发生一定程度的变形,这种变形主要由2种分量构成:射影变形(projective distortion)与透视收缩变形(foreshortening distortion).射影变形使得与图像平面越远的纹理单元看上去越小,透视收缩变形使得与图像平面角度越大的纹理单元看上去越短.由于这2种变形量都可以从图像中测量得到,因此,这就提供了一种通过分析变形后的纹理单元,反求物体表面深度与法向的方法.目前355束　搏等:基于图像的几何建模技术综述。

基于生物医学图像的三维模型建立技术研究近年来，随着生物医学领域的不断发展，对于人体内部结构的认识也越来越深入。

基于生物医学图像的三维模型建立技术，就是这一领域中的重要技术之一。

本文将从技术原理、应用场景、发展趋势等方面进行探讨。

一、技术原理基于生物医学图像的三维模型建立技术，一般基于医学影像学中常见的CT、MRI等二维图像，通过计算机技术将二维图像转化为三维物体。

具体的流程通常包括以下几个步骤：1、图像采集。

利用医学成像设备，如CT、MRI等，对人体进行扫描，采集二维影像。

2、图像处理。

将采集的图像进行预处理、分割，以便将需要建立三维模型的区域提取出来。

3、三维重建。

将分割好的二维图像数据进行重建，得到三维模型。

4、材料特性标注。

在三维模型上加入物理属性，以便进行材料特性分析和仿真。

二、应用场景基于生物医学图像的三维模型建立技术，可以应用于医学、生物工程、虚拟现实等领域。

1、医学领域。

三维模型可以帮助医生进行手术规划，提高手术精度和安全性。

此外，基于三维模型的医学仿真技术，也可以用于虚拟手术训练，提高医生的技术水平。

2、生物工程领域。

三维模型可以用于仿真药物分子与蛋白质相互作用的过程，也可以用于设计新的人造器官，以帮助人类解决某些特殊疾病问题。

3、虚拟现实领域。

三维模型可以作为虚拟现实的建模基础，构建出更加逼真的虚拟环境，同时也为数字艺术提供更多的创作元素。

三、发展趋势目前，基于生物医学图像的三维模型建立技术已经成为医疗诊断、药物研发、器官替代等领域中不可或缺的工具。

同时，伴随着计算机技术和医学影像学等技术的不断革新，三维模型建立技术也在不断发展。

1、更多的数据来源。

随着心脏、肺部、脑部等精细的医学影像采集技术不断成熟，这些数据将成为建立更为精确、细致的三维模型的重要来源。

2、虚拟现实与物理世界的融合。

三维模型也将逐渐融合于更多的医疗系统中，成为人体数字孪生的核心部分。

3、更多的应用场景。

三维模型建立技术将不仅仅局限于医学领域，在未来的工程、艺术、文娱等领域中也将有更广泛的应用。

基于视觉的三维重建关键技术研究综述一、本文概述三维重建技术是指从二维图像中恢复出三维物体的几何形状和结构信息的技术。

随着科技的发展，基于视觉的三维重建技术在医疗、工业、安防、娱乐等领域得到了广泛应用。

本文旨在综述三维重建的关键技术，为相关领域的研究提供参考。

二、三维重建技术概述2、1随着计算机视觉和图形学技术的飞速发展，基于视觉的三维重建技术已成为当前研究的热点之一。

三维重建技术旨在从二维图像或视频序列中恢复出物体的三维形状和结构，具有广泛的应用前景。

在医疗、工业、虚拟现实、增强现实、文物保护、安防监控等领域，三维重建技术都发挥着重要的作用。

在医疗领域，三维重建技术可以用于辅助诊断和治疗，如通过CT或MRI等医学影像数据生成三维人体内部结构模型，帮助医生更准确地了解病情并制定治疗方案。

在工业领域，三维重建技术可以用于产品质量检测、逆向工程等，提高生产效率和产品质量。

在虚拟现实和增强现实领域，三维重建技术可以为用户提供更加真实、沉浸式的交互体验。

在文物保护领域，三维重建技术可以用于对文物进行数字化保护和展示，让更多人能够欣赏到珍贵的文化遗产。

在安防监控领域，三维重建技术可以用于实现更加智能的监控和预警，提高安全防范能力。

因此，研究基于视觉的三维重建关键技术对于推动相关领域的发展和应用具有重要意义。

本文将对基于视觉的三维重建关键技术进行综述，旨在为相关领域的研究人员和实践者提供参考和借鉴。

21、2近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，其强大的特征提取和学习能力为三维重建带来了新的机遇。

深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够从大量的图像数据中学习到有效的特征表示，进而用于三维重建任务。

深度学习模型，尤其是卷积神经网络，已被广泛用于从单张或多张图像中预测三维形状。

这类方法通常利用大量的图像-三维模型对作为训练数据，通过监督学习的方式学习从二维图像到三维形状的映射关系。