三维重建技术PPT

01 CT成像原理02发展历程基于X射线的穿透性和人体组织对X射线的吸收差异，通过计算机重建获得断层图像。

从第一代笔形束扫描到第五代电子束CT，以及后来的多排螺旋CT和能谱CT等技术的不断革新。

CT成像原理及发展历程01扫描前准备去除金属异物，选择合适扫描参数（层厚、层距、重建算法等）。

02扫描方法横断面扫描为主，根据需要辅以冠状面、矢状面或斜面扫描。

03特殊技术薄层扫描、高分辨率扫描、血管成像、灌注成像等。

头颅CT扫描技术与方法03高密度骨组织呈白色，低密度脑组织呈灰色，脑脊液呈黑色。

图像特点颅骨、大脑、小脑、脑干、脑室系统等。

正常解剖结构识别脑出血、脑梗死、脑肿瘤、脑积水等病变的影像学表现及鉴别诊断。

异常病变识别头颅CT 图像特点与解读颅骨结构及其特点颅骨由额骨、顶骨、枕骨、颞骨等多块骨骼组成，保护颅内组织。

颅骨内板与脑组织紧密相连，外板则与头皮及皮下组织相邻。

颅骨在某些部位存在薄弱点，如蝶鞍、枕骨大孔等。

分为左右两个半球，负责认知、情感、运动等高级神经功能。

大脑小脑脑干位于颅后窝，负责协调运动、维持平衡等。

连接大脑、小脑和脊髓，负责生命维持功能，如呼吸、心跳等。

030201颅内脑组织分布与功能区域划分正常血管、脑室系统表现血管颅内血管包括动脉和静脉，负责为脑组织提供营养和氧气，运走代谢产物。

正常血管在CT上表现为连续的、均匀的密度影。

脑室系统包括左右侧脑室、第三脑室和第四脑室，内含脑脊液。

正常脑室系统形态规则，大小适中，周围无异常密度影。

直接暴力所致，CT 表现为骨折线及碎骨片。

颅骨骨折外伤后局部脑组织坏死、出血和水肿，CT 表现为低密度水肿区和高密度出血灶。

脑挫裂伤颅骨内板与硬脑膜之间的血肿，CT 表现为双凸镜形或弓形高密度影。

硬膜外血肿硬脑膜下腔内的血肿，CT 表现为新月形或半月形高密度影。

硬膜下血肿颅脑损伤类型及CT 表现脑梗死局部脑组织缺血坏死，CT表现为低密度梗死灶。

脑出血非外伤性脑实质内出血，CT表现为高密度出血灶。

三维重建的原理
1.数据采集：三维重建最基础的环节就是数据采集，在现代科技的支持下，通过激光扫描、相机拍摄、雷达探测等手段，可以获得大量的数字图像、点云数据或者深度数据等，这些数据将成为建立三维模型的基础。

2. 数据处理：采集下来的数据需要进行处理，例如去噪、拼接、配准等操作，以保证数据的准确性和完整性。

3. 建模算法：在数据处理完成后，需要通过一些算法将数据转化为三维模型。

主要有点云重建、立体视觉重建、结构光测量重建等技术。

4. 纹理映射：建立了三维模型之后，还需要将二维图像投影到三维模型表面上，以呈现真实的物体质感和色彩。

5. 数据后处理：在三维重建的过程中，还需要进行一些后处理，例如纹理映射、光线追踪、渲染等技术，以提高建立的三维模型的真实感和可视性。

综上所述，三维重建是一项涉及多个领域的综合性技术，其实现原理基于数据采集、数据处理、建模算法、纹理映射及数据后处理等基本原理。

通过三维重建技术，可以实现对物体及场景的准确模拟，广泛应用于数字艺术设计、建筑、地质、医学等领域。

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计算机图形学中的三维重建与渲染技术计算机图形学是现代计算机科学领域的一个重要分支，它研究如何利用计算机来处理和呈现图像和图形。

而在计算机图形学中，三维重建与渲染技术是一项十分关键的技术，它可以让我们在计算机上实现对三维物体的建模、可视化和呈现，是计算机图形学的核心技术之一。

一、三维重建技术三维重建技术是计算机图形学中研究三维模型建立的技术，它主要通过对物体的几何结构、纹理、色彩等特征进行探测、测量、分析和计算，从而重建出三维模型。

三维重建技术主要有以下几种：1.点云重建点云重建是三维重建中的一种常见技术，主要通过采用激光扫描技术等手段，将物体表面上的所有点云数据收集起来，然后利用点云数据预先定义的处理算法将其处理成三维模型。

点云重建技术可以重建出物体的真实几何形态，适用于自然风景模型、雕塑模型等。

2.多视图重建多视图重建是指基于多个视角下的图像，通过计算视点、视角、景深等参数建立三维模型。

多视图重建主要是通过利用相机、扫描仪等设备观察物体，并将获得的多张图像进行分析、处理和重建，最终得到完整、准确的三维模型。

多视图重建技术适用于建立物体表面细节特征丰富的模型。

3.立体视觉重建立体视觉重建技术是指基于人眼的两个视点，将不同的影像信息进行组合和重建，以建立真实、立体感强的三维模型。

立体视觉重建技术主要利用双目相机拍摄物体不同视点下的影像，通过计算两个影像之间的差异从而建立物体的三维模型。

立体视觉重建技术适用于建立真实、逼真的物体模型。

二、渲染技术渲染技术是指将三维模型转化为二维图像的过程，主要是通过光线追踪、阴影处理、纹理映射、透视变换等手段，将三维模型转化为视觉上真实、逼真的二维图像。

渲染技术主要包括下面几个方面：1.光线追踪光线追踪是渲染技术中的一种十分重要的技术，能够以真实方式呈现物体的阴影、反射和折射效果。

光线追踪的原理就是根据物体表面法线方向，从视点向各个方向发射光线，当光线与物体发生交叉时，计算光线的反射、折射、透明等信息，最终生成真实逼真的图像。

一、3D重建的定义：从二维图像恢复三维物体可见表面的几何结构称三维重建，是人类视觉的主要目的之一。

计算机三维重建技术是计算机辅助设计与计算机图形学中一个重要的研究领域。

三维重建是通过物体的两个以上二维投影图的输入后，计算机进行了自动检索 ,获取物体的二维几何信息和拓扑信息 ,并建立起三维立体模型，恢复出摄像机运动参数和空间物体的3D几何形状。

在计算机视觉领域，三维重建主要由三个步骤构成；(1)．图像对应点的匹配，即从不同图像中找出同一空间点在这些图像上投影点的过程;(2)．对摄像机进行标定，即确定摄像机固有的与光、电特征及几何结构有关的内参数；(3)．在此基础上，进一步确定不同图像间摄像机的运动参数，即求解外参数；三维重建的三个关键步骤：摄像机标定、图像对应点的确定和两图像间摄像机运动参数的确定。

二、3D重建的意义：三维重建技术是人工智能研究课题,该问题的研究成果可以直接应用于机器导航、精密工业测量、物体识别、医学仪器、虚拟现实以及军事等方面。

物体三维重建是计算机辅助几何设计(CAGD)、计算机图形学(CG)、计算机动画、计算机视觉、医学图像处理、科学计算和虚拟现实、数字媒体创作等领域的共性科学问题和核心技术。

三、3D重建发展及现状国外在三维重建方面研究最多的国家属日本 ,其次是美国和英国。

发达国家起步较早 ,研究的也比较深入:1995 年日本东京大学的 Hoshino ,Hiroshi 领导的小组于 95 年用物体反射的M - ar2ray coded光源影像对物体表面进行三维重建取得进展。

用这种方法 ,可用简单的设备完成三维重建。

1993 年美国芝加哥大学 G oshtasby ,Ardeshir。

进行了“应用合理的高斯曲线和平面 ,进行二维、三维图形的恢复和设计的研究”。

目的是使用合理的高斯曲线和平面 ,来表示复杂图形并证明用这种方式 ,不需用传统的网格方式而是利用分散设置的控制点来恢复外形的新方法。

三维重建稠密重建原理
三维重建稠密重建是一种通过多张二维图像或三维点云数据重建出三维物体的稠密表面的技术。

其基本原理是利用图像或点云数据中的几何信息和纹理信息，通过计算机视觉和图像处理技术，重建出物体的三维表面。

在稠密重建过程中，通常需要经过以下几个步骤：
1. 数据获取：通过摄像机、激光扫描仪等设备获取物体的二维图像或三维点云数据。

2. 特征提取：从获取的数据中提取出物体的特征，如关键点、边缘、纹理等。

3. 重建算法：利用提取的特征和重建算法，计算出物体的三维表面。

常见的重建算法包括三角网格重建、立体视觉重建、深度学习重建等。

4. 表面优化：对重建出的三维表面进行优化，以提高表面的质量和精度。

优化方法包括表面平滑、孔洞填充、边界修复等。

5. 可视化：将重建出的三维物体进行可视化展示，以便用户进行查看和分析。

三维重建稠密重建技术在计算机视觉、机器人、虚拟现实、工业制造等领域有广泛的应用。

它可以用于物体建模、场景重建、三维测量、虚拟现实等方面，为人们提供更加真实、精确的三维信息。

三维重建方法总结
三维重建是通过利用图像或激光扫描等技术方法，将现实世界中的物体或场景转化为数字化的三维模型的过程。

以下是几种常见的三维重建方法的总结：
1. 集束法（Bundle Adjustment）：这是一种基于多视图几何的方法，通过将多个不同角度下的图像或激光扫描数据进行对齐和优化，从而恢复出物体或场景的三维结构和外观。

2. 结构光法（Structured Light）：在这种方法中，使用一个或多个结构光源对物体或场景进行照射，并通过对被照射物体或场景反射的光进行图像捕捉和处理，从而推断出物体或场景的三维形状。

3. 激光扫描法（Laser Scanning）：这是一种通过使用激光束扫描物体或场景表面的方法。

激光束可以测量表面的距离和形状，然后通过将这些距离和形状信息转化为点云数据，从而重建出物体或场景的三维模型。

4. 立体视觉法（Stereo Vision）：立体视觉利用从不同位置或视角捕捉到的图像，通过解决视差（视角差异）问题来实现三维重建。

通过计算图像中对应点之间的视差，并结合相机的参数，可以恢复出物体或场景的三维几何信息。

5. 深度学习方法：近年来，深度学习在三维重建领域取得了显著的成果。

使用深度学习方法，可以通过训练神经网络来从单张图像或多张图像中直接预测物体或场景的三维结构。

以上是几种常见的三维重建方法的总结。

每一种方法都有其适用的场景和局限性，选择合适的方法需要根据具体的需求和条件进行综合考虑。

随着技术的不断进步，未来的三维重建方法还将有更加广阔的发展空间。