Consensus surfaces for modeling 3d objects from multiple range images

openmvs表面重建原理

OpenMVS（多视图立体重建系统）是一种用于从多个照片或视频中重建三维场景的开源软件。它基于结构从运动（Structure-from-Motion，SfM）和多视图立体测量（Multi-View Stereo，MVS）原理，并使用了计算机视觉和计算机图形学的技术。

重建表面的过程由以下几个主要步骤组成：

1. 图像特征提取与匹配：系统首先从输入的照片或视频中提取特征点，例如角点、边缘等。然后，通过比较不同图像之间的特征点，系统会找到图像之间的对应关系，以便后续的重建过程。

2. 相机姿态估计：通过图像特征的匹配，系统可以估计不同图像之间的相机姿态，即相机的位置和方向。这些估计的相机参数将用于后续的重建过程。

3. 稀疏点三维重建：在这一步骤中，系统将使用相机姿态估计的结果和图像特征匹配，通过三角测量方法从不同图像中重建出一些稀疏的三维点。

4. 密集点云重建：在此步骤中，系统利用稀疏点云的基础上，通过图像的颜色和亮度信息，将稀疏点云扩展为更密集的点云。这一步骤中使用的技术通常包括立体匹配、空间一致性和光栅化等。

5. 表面重建：最后一步是将密集点云转换为逼真的三维模型。系统采用了网格重建技术，即将点云转换为网格结构，并通过优化方法进行光滑和细节保留。

OpenMVS作为一个开源工具，它的原理基于成熟的计算机视觉和计算机图形学理论，通过大规模的图像处理和数据处理，实现了高质量的三维场景重建。它广泛应用于建筑、文化遗产保护、虚拟现实和增强现实等领域，为科研和工程应用提供了有力的支持。

基于单目SLAM稀疏特征的避障方法

江明;曾碧;刘建圻;彭泽鑫;林中文

【期刊名称】《计算机工程与设计》

【年(卷),期】2024(45)6

【摘 要】为在使用单目相机的低成本移动机器人上实现避障,提出一种基于现有单目SLAM系统生成的稀疏特征的可通行区域检测方法。通过使用单目SLAM生成的稀疏地标点标识障碍物,根据环境信息恢复构建三维体素地图,生成二维栅格代价地图。为解决单目SLAM中尺度不明确的问题,提出一种基于视觉-轮式编码器的尺度求解器。通过直接使用机器人已有的SLAM框架生成的地标点,在降低系统整合成本同时降低计算量。实验结果表明,在KITTI和DRE数据集上构图的耗时在10

ms~20 ms,可以很好满足在性能受限的设备上的实时避障需求。

【总页数】8页(P1735-1742)

【作 者】江明;曾碧;刘建圻;彭泽鑫;林中文

【作者单位】广东工业大学计算机学院

【正文语种】中 文

【中图分类】TP242

【相关文献】

1.基于激光和单目相机信息融合的智能轮椅避障策略研究2.基于改进SIFT特征提取的单目SLAM方法研究3.基于单目摄像机和雷达的场桥大车避障系统设计4.基于深度强化学习的红外单目摄像头移动机器人避障方法5.面向盲人避障的单目深度估计方法

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一种基于图割的稠密三维场景重建算法

徐刚;刘彬;李海滨

【期刊名称】《宇航学报》

【年(卷),期】2011(032)007

【摘 要】立体视觉技术是自主探测机器人在未知环境中获取信息的重要手段,通过对可视场景的稠密三维重建实现导航、定位及路径规划等一系列工作.本文在候选点匹配的基础上结合图割理论,首先在世界坐标系建立代表深度信息的网格节点,接着依据区域匹配算法对候选点进行初步筛选,去除大部分相关值较低的节点,建立简化的网格图,最后通过寻找图中最小割来实现能量函数的全局最小,完成稠密的三维场景重建.实验证明,相关阈值γ设为0.6时,简化网格图的重建精度和计算效率达到相对平衡.图割算法解决了候选点测量时潜在的匹配歧义问题,且对低纹理区域有较好的匹配效果.

【总页数】6页(P1626-1631)

【作 者】徐刚;刘彬;李海滨

【作者单位】燕山大学信息科学与工程学院,秦皇岛066004;燕山大学信息科学与工程学院,秦皇岛066004;燕山大学电气工程学院,秦皇岛066004

【正文语种】中 文

【中图分类】TP391

【相关文献】 1.基于候选点稠密匹配的三维场景重构方法 [J], 李海滨;徐刚;刘彬

2.基于区域边界约束和图割优化的稠密匹配算法 [J], 陈旺;张茂军;熊志辉

3.基于稠密残差网络的图像超分辨率重建算法 [J], 满开亮;汪友生;刘继荣

4.基于稠密残差网络的图像超分辨率重建算法 [J], 满开亮;汪友生;刘继荣

5.一种基于空间编码结构光的稠密三维重建算法 [J], 陈荣;许宏丽;杨东学;黄华

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contextcapture三维建模教程中文 -回复

ContextCapture三维建模教程中文：一步一步回答

ContextCapture是一款先进的三维建模软件，可以将现实世界中的物体、场景或地理环境快速转换成高精度的三维模型。本篇文章将为大家提供一份详细的ContextCapture三维建模教程，以帮助大家了解如何使用这个软件进行建模工作。

第一步：准备工作

在开始使用ContextCapture之前，你需要进行一些准备工作。首先，确保你的计算机系统满足软件的最低要求，包括处理器、内存和硬盘空间。其次，下载并安装ContextCapture软件。你可以从官方网站下载到最新版本。安装完成后，打开软件并注册一个账户。

第二步：导入图像

在开始建模之前，你需要导入一些图像作为建模的基础。这些图像可以来自无人机、卫星、航空摄影或其他来源。在ContextCapture中，你可以选择导入单张图像或一组图像。导入图像后，软件会自动识别并匹配它们，以创建一个稠密的点云。

第三步：生成点云

生成点云是ContextCapture中的一个重要步骤，它将图像转换成三维模型的基础。在点云生成过程中，软件会通过图像间的共同特征点来估计相机位置和姿态，然后计算出点云的坐标。你可以选择不同的点云生成算法来优化建模效果。一旦点云生成完成，你可以对其进行编辑和优化。

第四步：进行配准

配准是将点云与地理坐标系统对齐的过程，以使其在真实世界中具有准确的位置和尺寸。在ContextCapture中，你可以通过使用现有地理坐标系统的控制点或GNSS定位数据来进行配准。软件将根据这些控制点或数据对点云进行变换，确保其与地理坐标系统一致。

第五步：进行网格化

网格化是将点云转换成连续表面模型的过程。在ContextCapture中，你可以选择不同的网格化算法和参数来生成不同精度和效果的模型。一旦进行网格化，你可以进一步优化模型的细节、拓扑结构和材质贴图等。