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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。
医学图像处理中的二维到三维转换方法研究摘要：医学图像处理中的二维到三维转换是一项具有重要意义的技术，可以为医生提供更加准确的诊断结果和治疗方案。
本文将从基于深度学习的方法、基于几何模型的方法和基于机器学习的方法三个角度，对医学图像处理中的二维到三维转换方法进行综述和分析。
1. 引言在医学领域中，医学图像的获取极为重要，可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
而对于一些具有空间维度的病变，如果只依靠二维图像可能难以做出准确的判断。
因此，将二维图像转换为三维图像对于医学图像处理具有重要的意义。
2. 基于深度学习的方法深度学习在医学图像处理领域发挥着重要的作用。
基于深度学习的二维到三维转换方法主要采用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和重建。
例如，利用U-Net网络结构，可以通过对二维切片图像进行训练，实现对三维体积的重建。
此外，还有一些网络结构如Pix2Vox、3D-GAN等被应用于医学图像处理，并取得了较好的效果。
然而，基于深度学习的方法也存在一些限制。
首先，需要大量的标记数据集进行模型的训练，而标记数据集的获取相对困难；其次，在处理具有大规模空间维度的医学图像时，深度学习方法的计算和存储复杂度较高。
3. 基于几何模型的方法基于几何模型的方法通过对医学图像中的几何结构进行建模，实现从二维到三维的转换。
这些方法一般包括基于标志物的方法和基于图像配准的方法。
基于标志物的方法主要依赖于人工标注的解剖结构，通过检测和识别图像中的标志物，然后进行几何变换实现二维到三维的转换。
这种方法相对简单，但依赖于标记的准确性和标志物的可见性。
基于图像配准的方法通过比较多个二维图像之间的相似性，并使用配准算法将它们进行对齐，得到一个三维的重建结果。
这种方法可以处理无需标记的图像，但在配准过程中可能会产生误差。
4. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法主要利用了经验模型或者统计模型，通过学习已有的二维到三维转换案例，来实现对新的图像进行转换。
2D和3D图像重建技术的比较与改进研究一、引言随着计算机技术的不断发展，图像重建技术在科学研究、医学影像、计算机视觉等领域扮演着重要角色。
2D和3D图像重建技术是其中两种常见的方法。
本文旨在比较这两种方法，并探讨如何进一步改进它们。
二、2D图像重建技术2D图像重建技术是一种从一组平面图像中恢复出三维形状的方法。
这种方法具有以下优点：1. 简单易用：2D图像重建技术不需要特殊设备，只需使用普通的平面图像即可完成重建过程。
2. 成本低廉：相对于3D图像重建技术，2D图像重建技术的硬件和软件成本较低，更容易被普通用户接受和使用。
3. 广泛应用：2D图像重建技术在医学影像、地质探测、工厂检测等领域有着广泛的应用。
然而，2D图像重建技术也存在一些限制和不足之处：1. 信息丢失：由于只使用了二维图像，3D物体的某些细节信息可能会丢失或模糊，导致重建结果不够准确。
2. 视角受限：2D图像重建技术受限于视角，无法重建物体的完整形状和细节。
3. 无法区分遮挡：相比于3D图像重建技术，2D图像重建技术无法准确区分遮挡物体，可能导致重建结果出现遮挡错误的情况。
三、3D图像重建技术与2D图像重建技术相比，3D图像重建技术可以更准确地恢复出三维物体的形状和细节。
其主要优点包括：1. 准确性高：3D图像重建技术利用多个视角的图像进行重建，可以更精确地恢复出物体的形状和细节。
2. 不受限制：与2D图像重建技术不同，3D图像重建技术不受视角和遮挡限制，可以重建出完整的物体形状。
3. 应用广泛：3D图像重建技术在虚拟现实、游戏开发、工程设计等领域有着广泛的应用。
尽管3D图像重建技术具有上述优势，但也存在以下不足之处：1. 资源消耗大：由于需要采集多个视角的图像，3D图像重建技术相对于2D技术来说需要更多的硬件资源和计算能力。
2. 复杂性高：与2D技术相比，3D图像重建技术的算法复杂性较高，需要较高的专业知识和经验支持。
3. 使用门槛较高：相对于2D图像重建技术，3D图像重建技术对用户的技术要求较高，需要专业的培训和经验才能正确应用。
图像三维重建技术研究与应用随着科技的不断发展，图像三维重建技术也得到了极大的发展和应用。
图像三维重建技术是将二维图像转化为三维模型的技术，具有广泛的应用前景，如游戏开发、建筑设计、文物保护等领域。
1. 图像三维重建技术的原理图像三维重建技术主要是基于计算机视觉和计算机图形学的原理，通过对二维图像进行分析、处理和计算来重建三维模型。
其中，包括图像拍摄、图像处理、三维重建等步骤。
图像拍摄可以通过单目相机、双目相机、多目相机等方式进行。
其中，双目相机可以通过两个摄像头同时拍摄同一物体，在不同视角下获取图像，进而计算出物体在三维坐标系中的位置。
多目相机可以更精确地获取物体形状和位置信息。
在图像处理中，主要是对图像进行去噪、边缘检测、特征提取等处理方法，以获取更准确的特征点信息。
其中，SIFT、SURF等算法在图像特征提取方面有着良好的效果。
三维重建主要是在图像基础上，通过三角化、光流法、立体匹配等方法，将图像转化为三维空间中的点云数据，最终构建出三维模型。
2. 图像三维重建技术的应用图像三维重建技术可以应用于多个领域，如游戏开发、建筑设计、文物保护等。
在游戏开发中，三维模型的制作是游戏制作的重要一环。
通过图像三维重建技术，可以快速地构建出真实的三维模型，使游戏画面更加真实自然，提高游戏质量。
在建筑设计中，三维模型的制作对于建筑设计师而言也是非常重要的。
通过图像三维重建技术，可以将建筑设计师的想法快速地转化为三维模型。
对于建筑设计师而言，不仅可以提高设计效率，还可以更好地展示出设计的效果，方便客户理解和接受。
在文物保护中，由于文物多为三维立体物体，而传统的二维图片无法完全展现其特征和形态。
而通过图像三维重建技术，可以将文物还原成三维模型，为文物的保护和研究提供了更多的参考和可能。
3. 图像三维重建技术存在的问题和趋势虽然图像三维重建技术已经取得了不小的进展和应用，但是在实际应用过程中仍然存在着一些问题。
首先，图像三维重建技术的精度问题。
三维重建的若干关键技术研究三维重建的若干关键技术研究一、引言三维重建是指通过从二维图像或激光扫描数据中提取信息，恢复或创建出一个物体或场景的三维模型。
随着计算机图形学和计算机视觉技术的发展，三维重建在各个领域得到了广泛应用，如虚拟现实、工业制造、文化遗产保护等。
本文将介绍三维重建中的若干关键技术研究。
二、图像拍摄与预处理图像拍摄是三维重建的第一关键环节。
通常采用相机或摄像机拍摄一系列二维图像，然后从中提取特征点进行后续处理。
在图像拍摄过程中，需要注意照明条件、相机参数和拍摄角度等因素的控制，以保证后续处理的准确性和可靠性。
另外，根据拍摄目标的大小和复杂程度，可以选择多视角拍摄或单视角拍摄。
在拍摄完成后，还需要进行图像的预处理，包括去噪、图像增强和色彩校正等，以提高后续处理的效果。
三、特征点提取与匹配特征点提取和匹配是三维重建的核心技术之一。
通过对图像中的特征点进行提取和描述，然后在不同图像之间进行匹配，可以确定特征点在三维空间中的位置。
常用的特征点包括角点、边缘和纹理等。
在特征点提取过程中，需要考虑对尺度、旋转和光照等变化的鲁棒性。
在特征点匹配中，常用的方法包括基于特征描述子的匹配和基于几何关系的匹配。
特征点提取与匹配的准确性和鲁棒性直接影响了三维重建的精度和稳定性。
四、立体匹配与深度图生成立体匹配和深度图生成是三维重建的基础。
通过对立体图像中的像素进行匹配，可以得到视差图或深度图，从而获取物体的三维形状信息。
立体匹配的关键在于确定两幅图像中对应像素之间的匹配关系，通常通过寻找最佳匹配或计算视差值来实现。
常用的立体匹配方法包括基于区域的匹配和基于特征点的匹配。
最终，通过对视差图进行后处理，如滤波和插值，可以得到精确的深度图。
五、点云生成与重建点云生成和重建是三维重建的关键环节之一。
通过将立体匹配或深度图中的像素坐标转换为三维空间中的点坐标，可以得到点云数据。
点云数据代表了物体或场景的表面形状和空间位置。
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。
医学影像技术的三维重建随着科技的不断进步，医学影像技术在临床诊断和治疗中的应用越来越广泛。
其中，三维重建技术成为了一种有效的辅助工具。
本文将介绍医学影像技术的三维重建原理、应用以及未来发展趋势。
一、三维重建原理医学影像技术的三维重建是基于二维图像获取的，通过一系列计算和处理手段，将二维图像转化为立体的三维模型。
其原理主要包括以下几个步骤：1. 数据采集：通过医学影像设备如CT、MR等获取患者的二维图像数据。
2. 数据处理：对采集到的二维图像进行预处理，包括图像去噪、重采样、对齐等。
3. 特征提取：通过图像分割和特征提取算法，提取出感兴趣的解剖结构。
4. 三维重建：根据提取到的特征，利用体渲染、曲面重建等算法，生成三维模型。
二、三维重建应用1. 临床诊断：三维重建技术可以将患者的解剖结构以立体的方式显示出来，有助于医生准确判断疾病的位置和范围，指导手术和治疗方案的制定。
2. 教学与培训：医学影像的三维重建可以生成真实的人体解剖结构，并通过虚拟现实技术，实现可视化、互动式的教学和培训。
3. 研究与模拟：三维重建技术可以帮助科研人员更深入地了解人体内部的结构和功能，模拟疾病发展过程，加速新药研发和治疗方法的探索。
4. 手术规划：通过三维重建，医生可以提前进行手术规划，精确测量病灶的大小和位置，避免手术风险，提高手术成功率。
三、未来发展趋势1. 高分辨率成像：随着医学影像设备技术的不断进步，高分辨率成像将成为未来的发展趋势。
这将为三维重建技术提供更准确的图像数据，提升重建结果的精度和可靠性。
2. 人工智能应用：人工智能在医学影像领域的应用也逐渐崭露头角。
结合三维重建技术和人工智能算法，可以实现自动分割、自动诊断等功能，进一步提高临床应用的效率和准确性。
3. 虚拟现实技术：随着虚拟现实技术的成熟和普及，将其应用于医学影像的三维重建中，能够提供更加沉浸式的体验，使医生和患者能够更直观地理解和交流。
综上所述，医学影像技术的三维重建在临床医学中有着广泛的应用前景。
StructureFromMotion（⼆维运动图像中的三维重建）SfM(Structure from Motion)简介Structure from motion (SfM) is a photogrammetric range imaging technique for estimating three-dimensional structures from two-dimensional image sequences that may be coupled with local motion signals. It is studied in the fields of computer vision and visual perception. In biological vision, SfM refers to the phenomenon by which humans (and other living creatures) can recover 3D structure from the projected 2D (retinal) motion field of a moving object or scene.Structure from Motion(SfM)（从运动图像中恢复三维结构），是⼀种从可能带有本地运动信号结合的⼆维图像序列中预测三维结构的摄影测量序列图像技术。
它在计算机视觉和视觉认知领域有研究。
在⽣物视觉中，StM指的是⼈（或者其他活着的⽣物）可以从⼀个运动物体或场景的投影的⼆维运动领域恢复三维结构的现象。
Contents ⽬录1 Obtaining 3D information from 2D images 从⼆维图像获取三维信息2 SfM for the geosciences 地球科学中的SfM3 SfM for cultural heritage structure analysis ⽂化遗产结构分析中的StM4 See also 另外请看5 Further reading 更多阅读6 References 参考⽂献7 External links 其他链接7.1 Structure from motion software toolboxes SfM软件⼯具包7.1.1 Open source solutions 开源解决⽅案7.1.2 Other software 其他软件。
医学影像的三维重建技术研究随着科技的不断进步，医学影像技术也在不断地提高，三维重建技术就是其中之一。
三维重建技术是一种通过计算机将二维图像转换成三维模型的技术，它可以用于医学影像领域中的多种应用。
一、三维重建技术的基本原理三维重建技术是基于医学影像的数据，对图像进行处理，将其转变为三维数字化的建模，通过不同的软件对其进行优化处理，生成三维构型。
具体的实现原理是通过摄像机或者扫描设备获取物体表面或内部的一系列图像，然后通过计算机软件将这些图像经过处理后转化为三维模型。
这个过程可以分为三个大的步骤：1、数据采集：医学影像是三维重建的基础。
通过CT、MRI等技术采集到的影像数据都是一系列的散点数据，需要进行处理才能转化为可呈现的数字模型数据。
2、数据处理：将采集到的数据进行处理，包括去噪、分割、配准、重构等等，最终形成一个数字化的三维模型。
3、数据可视化：将处理好的三维模型进行可视化，应用于各种医学领域。
同时，三维模型还可以应用于医学模拟手术和计算机辅助手术，大大提高了手术的安全性和准确性。
二、三维重建技术的应用及优点三维重建技术在医学领域中的应用，主要有以下几个方面：1、医学教学与科研：三维重建技术可以通过对人体内部器官结构等进行三维重建，帮助医学生更好地了解人体构造，同时还可以辅助医生进行研究和改进诊疗方案。
2、指导手术：通过将手术场景进行数字化模拟，医生可以提前进行计划和策略，避免了手术中的意外情况，提高了手术的准确性和安全性。
3、康复治疗：三维重建技术可以构建出一套3D虚拟人体模型，可以辅助理解以及对疾病进行宏观的分析，为临床人员提供更精确的治疗手段以及更好的康复计划。
三维重建技术相较于传统的二维影像技术具有以下几个优点：1、全方位感知：通过三维重建技术，医生可以更直观地感知人体各种部位的结构及其对周围组织的关系，显然比二维的影像信息要更具有意义。
2、精准可靠：三维重建技术可以将器官、组织等的形状、大小、位置等信息展现出来，一定程度上减少了误判的概率，同时也为医生提供了更精确的治疗手段及相关的研究。
基于二维图像的三维重建技术研究胡高芮，何毅斌*，陈宇晨，刘湘，戴乔森（武汉工程大学机电工程学院，湖北武汉 430205）摘要：针对在拍摄过程中，三维图像转化为二维图像时容易丢失深度信息，使得通过该二维图像重建出所对应的三维图像比较困难的问题。
依据双目视觉技术，采用两个摄相机来完成研究对象的三维重建，既减小了整个系统的成本，又简化了三维重建的操作过程。
通过研究所搭建的双目平台相机拍摄图像以及进行相机标定，再根据改进的边缘提取算法结合Harris算法对图像的特征点进行检测，并利用SAD算法对图像的特征点进行立体匹配，最后利用三角测量原理提取到目标图像的深度信息，最终实现对矩形量块的图像的三维图像的重建。
实验结果证明，该方法取得了满意的实验效果。
关键词：双目视觉；二维图像；三维重建；特征点提取；立体匹配中图分类号：TP751 文献标志码：A doi：10.3969/j.issn.1006-0316.2019.08.005 文章编号：1006－0316 (2019) 08－0027－05Research on 3D Reconstruction Technology Based on 2D ImageHU Gaorui，HE Yibin，CHEN Yuchen，LIU Xiang，Dai Qiaosen( School of Mechanical and Electrical Engineering, Wuhan Institute of Technology,Wuhan 430205, China )Abstract：When taking a 2D image of a 3D scene, it is difficult to reconstruct the corresponding 3D image from the 2D image because of the loss of depth information. According to the binocular vision technology, two cameras are used to complete the 3D reconstruction of the research object, which not only reduces the cost of the whole system, but also simplifies the operation process of the 3D reconstruction. In this paper, the camera of the binocular vision platform is used to obtain the left and right camera images. After the camera calibration, the improved edge detection algorithm combined with the Harris algorithm is used to detect the feature points of the image. SAD algorithm is used for stereo matching of the feature points of the image. The depth information of the target image is extracted by using the triangulation principle. Finally, the 3D image reconstruction of the image of the rectangular measuring block is realized. This method has achieved satisfactory experimental results. Key words：binocular vision；two-dimensional image；three-dimensional reconstruction；feature point extraction；stereo matching三维可视化技术日趋成熟，在数字城市、军事应用、环境监测、城市规划、医学、测绘———————————————收稿日期：2019－03－05基金项目：湖北省科技厅重大专项（面向汽车和核工业机械结构健康非线性检测关键技术研究，2016AAA056）：化工重点设备金属结构应力应变无线检测系统研究（2018KA01）；武汉工程大学第十届研究生教育创新基金项目（CX2018189）作者简介：胡高芮（1995－），女，湖北武汉人，硕士研究生，主要研究方向为图像处理；陈宇晨（1995－），男，湖北武汉人，硕士研究生，主要研究方向为图像处理；刘湘（1995－），男，湖北武汉人，硕士研究生，主要研究方向为图像处理；戴乔森（1995－），男，湖北武汉人，硕士研究生，主要研究方向为图像处理。
*通讯作者：何毅斌（1966－），男，湖北武汉人，博士（后），教授，主要研究方学、图像学等领域应用广泛。
三维可视化的关键技术即三维重建，在实际生活中应用也越来越广泛，如产品设计、医学成像、建筑设计、导航机器人和航空等领域。
三维重建技术有提高产品的质量，缩短产品开发周期，提高生产效率等优点。
三维可视化技术的发展大多都依靠于计算机图形学的发展，三维重建技术更是离不开计算机视觉。
三维重建技术方兴未艾，根据所测物体的成像原理差异可以归纳为以下三种重建方法：第一种：利用建模工具重铸三维模型，如：3D打印、UG、SolidWorks以及Maya[1]。
主要应用于游戏画面的制作和电影特效的制作，但这种方法通常有制作时间长且成本昂贵的缺点。
第二种：利用扫描仪重铸三维模型，此方法具有三维重建效果好的优点，但是由于设备的体积大小问题，不能进行室外扫描。
第三种：基于计算机视觉的三维重建方法。
通过摄像机获取物体不同视角的多幅二维图像进行重建。
该方法具有成本低，并不会受限于环境，体积大小因素且重建效果好的优点。
1 摄像机标定相机标定就是建立数学模型确定图像坐标系与所建立的三维空间坐标系之间的对应关系，即建立图像坐标与世界坐标之间的关系，获得相机的内、外参数。
为了恢复二维图像在三维图像中的对应关系，需要对相机标定以此来确定三维空间中任意的一点在二维图像中对应点之间的关系[2]。
由此可见，相机标定属于整个三维重建过程中的关键步骤，其标定结果的好坏直接影响物体三维重建的结果，同时也影响到立体匹配的效果。
因此本文详细例举出了标定原理和过程。
本文采用张正友相机标定方法，利用搭建的双目平台的相机，即维视图像的2台型号为MV-EM120M摄像头进行采集，选用MV-CT430标定板进行标定。
该方法原理是通过摄像机转动不同角度（小于20°）对标定板上的圆心进行采集，然后得到圆心的坐标，再利用坐标系之间的转换关系得到摄像机的内外参数，最后得到所测物体的二维坐标系下对应的三维空间坐标。
1.1 坐标系变换依据针孔成像原理[3-5]，由世界坐标转换为图像坐标的齐次变换为：[][]=0=100111w wx xw wy yw wx xs cy yc R T A R Ts s μρν⎡⎤⎡⎤ƒ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥ƒ⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦（1）式中：f x、f y为μ轴和v轴的有效焦距；c x、c y 为图像中心坐标；s为倾斜因子；[]R T为外参矩阵；A为内参矩阵。
为了简化运算，把标定板所在的平面设为世界坐标系0wS=的平面，则将R表示为[]123R r r r=。
令[]12H A r r t=，则：11121321222331321h h hH h h hh h⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦（2）可得：11121321222331321w ww ww wh x h x hh x h y hh x h yρμρνρ=++⎧⎪=++⎨⎪=++⎩（3）对式（3）消去公因子ρ，可得：1112133132212223313211w ww ww ww wh x h y hh x h yh x h y hh x h yμν++⎧=⎪++⎪⎨++⎪=⎪++⎩（4）将式（4）转换成矩阵的表达式为：10000001w w w w x y x y x y x y μμν−−⎡⎢−−⎣其中： [111213212223h h h h h h h =为解出线性方程组，由四个点列程，最后解出方程，即算出h 。
为的精度，通常用最小二乘法求解上面由此得到单应性矩阵H 。
1.2 相机内外参数求解[6-8]令[]123H h h h =，则有：[][]12312h h h A r r t λ = 式中：λ为一个比例因子。
已知R 是单位正交矩阵，即r 1正交向量，则有：T121201r r r r ⎧=⎪⎨==⎪⎩ 由式（7）可得：T T 112T T 1T T 111120h A A h h A A h h A A h −−−−−− ⎧=⎪⎨=⎪⎩ 可以根据相机的内参以及单位矩相机的外参，其求解公式如下：11112231213111211r A h r A h r r r t A h A h A h λλλλ−−−−−===×=== 1.3 标定结果可以从多个方向获取多个图像相机的标定精度，在利用张正友标定中，具体操作为可以将标定板分别旋转（旋转角小于20°），从而获得视角的图像。
此外，本文研究所搭建w w h μν⎤⎡⎤=⎥⎢⎥⎣⎦⎦（5）]T3132h h列出八个方了提高标定面的方程， （6）和r 2为单位 （7） （8） 矩阵求解出 （9）以此来提高定法过程[9-12]向不同方向得20幅不同建的双目平台可识别得到图像是否采集成功上增加了标定的精度。
双目平台1、图2所示。
图1 双目平台图2 MV-CT430标定通过所搭建的双目视觉平台析，得到如下的实验结果。
（1）内参矩阵 左相机的内参矩阵为：6916.6 3.7848622.0.00006910.3616.0.00000.0000 1.000A −⎡⎢=⎢⎢⎣右相机的内参矩阵为：6951.3 1.5291647.30.00006952.7673.30.00000.0000 1.000A −⎡⎢=⎢⎢⎣（2）双目视觉系统的外参矩平移矩阵为：336.692.479244.567T −⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥−⎣⎦旋转矩阵为：功，在一定程度台和标定板如图定板台采集的数据分685700⎤⎥⎥⎥⎦（10） 373900⎤⎥⎥⎥⎦（11） 矩阵结果 （12）0.98990.00020.14170.0011 1.00000.00590.14170.00600.9899R −⎡⎤⎢⎥=−−⎢⎥⎢⎥⎣⎦2 改进的特征提取算法及立体2.1 改进的特征提取算法本文研究对象为标准的矩形量块息提取的效果直接影响到后期的角维重建效果。
