图像基础：三维模型重建技术概览

一、背景介绍

三维模型重建的流程：

• ->三维点云获取（三维点云=三维空间中散点，没有结构，属性：颜色+法向量+空间坐标，能够反映场景大致结构，散乱点没有结构数据冗余，存储量要求大）
• ->几何结构恢复（图形学方法，拓扑结构，点云->网格的表面重建，减少数据存储量，提升渲染逼真度）
• ->场景绘制（渲染过程，知道相机参数，自动添纹理，网格贴上纹理，Autodesk，blinder）

二、相关介绍

1、三维点云的获取方式

• 无序图像：事先不知道地点和拍摄时间

• Li-dar：激光雷达，准确适用不同规模的场景，车载/机载/无人机雷达，无人驾驶采用激光雷达，效率高，成本高，高效便捷
• ki-nect：微软开发，小巧灵便，实时网格建模，kfusion文章，通过time flight获取周围环境的点云数据，同时得到彩色图+深度图=一帧点云，速度快，精度不高，几十cm-1，2米之间，室内场景合适，算法框架，实时建模，kucation，得到环境的mash(彩色)，slam+建模框架，目标跟踪估计相机姿态，符号距离场，涵盖三维重建和slam方向的基本知识
• 单目多视角：运动恢复结构得到相机姿态->多视角稠密重建->半稠密点云，需要算法和计算资源，得到工业界利用较多，多视角视频/无序图像对场景建模，匹配要暴力两两匹配，但slam中有序图像不需暴力匹配，前后帧，窗口检测匹配，在回环检测匹配量较大，很难做到实时
• 双目立体视觉：标定两个摄像机通过视差，得到三维深度信息图，得到点云。存在很多空洞

2、基于图像的三维模型重建

3、重建案例

• 无人机航拍图像，获取侧面完整信息，多视角摄像头

4、商业软件

• Acute3D：​ ​https://www.bentley.com/en/products/brands/contextcapture​​ 法国创业公司2011开始，15年被bentley收购
• Altizure：​ ​https://www.altizure.cn/​​ 香港中文大学的在线重建平台，与大疆合作
• Agisoft PhotoScan：​ ​http://www.agisoft.cn/​​  建模、模型特征提取

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