对于多帧通过不同角度拍摄的景物图像,三维集群建模软件,各帧之间包含一定的公共部分。为了利用---图像进行三维重建,需要对图像进行分析,求解各帧之间的变换参数。---图像的配准是以场景的公共部分为基准,把不同时间、角度、照度获取的多帧图像叠加匹配到统一的坐标系中。计算出相应的平移向量与旋转矩阵,同时消除冗余信息。点云配准除了会制约三维重建的速度,也会影响到模型的精细程度和全局效果。因此必须提升点云配准算法的性能。
常见的三维重建表达方式
三角网格就是全部由三角形组成的多边形网格。多边形和三角网格在图形学和建模中广泛使用,用来模拟复杂物体的表面,如建筑、车辆、人体,当然还有茶壶等。任意多边形网格都能转换成三角网格。
三角网格需要存储三类信息:
顶点:每个三角形都有三个顶点,各顶点都有可能和其他三角形共享。.
边:连接两个顶点的边,每个三角形有三条边。
面:每个三角形对应一个面,我们可以用顶点或边列表表示面。
三维重建的步骤
(1) 图像获取:在进行图像处理之前,先要用---机获取三维物体的二维图像。光照条件、相机的几何特性等对后续的图像处理造成很大的影响。
(2)---机标定:通过---机标定来建立有效的成像模型,求解出---机的内外参数,这样就可以结合图像的匹配结果得到空间中的三维点坐标,从而达到进行三维重建的目的。
(3)特征提取:特征主要包括特征点、特征线和区域。大多数情况下都是以特征点为匹配基元,特征点以何种形式提取与用何种匹配策略紧密联系。因此在进行特征点的提取时需要先确定用哪种匹配方法。
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