基于序列影像和积分法的复杂物体三维重建

文章编号:049420911(2008)0120026204

中图分类号:P23 文献标识码:B

基于序列影像和积分法的复杂物体三维重建

季　铮,张剑清,詹总谦

(武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉430079)

3D Recon structi on of Com plex O bject Ba sed on Ser i a l I mages and I n tegra l M ethod

J I Zheng,ZHANG J ian 2qing,ZHAN Zong 2qian

摘要:对于某些复杂的物体而言,由于纹理简单、结构复杂,通常很难采用匹配密集点云或基于模型库的方法进行重建。介绍主要

基于序列影像和积分的思想进行重建,可以利用尽可能多的相似多边形面片叠加实现对复杂物体的形体趋近。通过在复杂物体周围布设一定数量的控制点,可以利用自标定算法获取精确的相机内参数和影像方位元素,从而实现复杂物体的高精度重建。

关键词:序列影像;积分法;相似多边形面片;三维重建

收稿日期:2007203213

作者简介:季　铮(19782),男,安徽合肥人,博士生,主要从事摄影测量与计算机视觉、图像处理等方面的研究。

一、引　言

近年来国内外的学者针对三维模型重建技术的研究已经较为深入,它们基本上都采用数字近景摄影测量或计算机视觉技术,主要包括古建筑重建和文物保护、医学重建、工业量测、人脸重建、人体重建及工程勘察等。这些方法主要借助点云或模型基元实现。前者主要用于物体表面纹理丰富,并且为不

规则曲面(地形、雕塑表面、脸部等)的情形[1,2]

;后者则是用于物体结构规则,可以利用已有模型基元(立方体、球、圆柱、圆锥、棱柱等)进行描述的情形[3～5]

。对于缺乏表面纹理,并且结构不规则的物体(如曲背曲脚坐椅等),这两种方法往往很难实现。本文介绍的积分法重建不需匹配和模型库,而是将众多相似的多边形面片叠加,构造成多个棱台,实现对复杂物体的重建。具体重建对象包括一把曲背曲脚坐椅与一把航空驾驶员坐椅。重建过程包括

控制场布设与序列影像拍摄、相机标定与影像参数解算、积分法重建以及纹理映射四个部分,具体操作流程如图1所示

。

图1　积分法三维重建流程

二、控制场布设与序列影像拍摄

为了提高重建精度,需要被重建物体周围布设

一定数量的控制点,使用全站仪获取其精确的空间坐标,然后以被重建物体为中心拍摄一序列影像(如图2所示)

。

图2　控制点布设与序列影像

三、相机标定与影像参数解算

对于普通数码相机,必须进行相机标定,以提高重建精度。利用控制点,并借助摄影测量中的自检校光束法平差模型,可以同时解算得到相机内参数和影像外方位元素等。在仅考虑相机镜头径向畸变和切向畸变的情况下,自检校光束法平差模型可以表示成

x -x 0-Δx =

-f

a 1(X -X S )+

b 1(Y -Y S )+

c 1(Z -Z S )a 3(X -X S )+b 3(Y -Y S )+c 3(Z -Z S )y -y 0-Δy =

-f

a 2(X -X S )+

b 2(Y -Y S )+

c 2(Z -Z S )a 3(X -X S )+b 3(Y -Y S )+c 3(Z -Z S )

(1)

其中

Δx =(x -x 0)(K 1r 2+K 2r 4)+

P 1(r 2+2(x -x 0)2

)+2P 2(x -x 0)(y -y 0)

Δy =(y -y 0)(K 1r 2+K 2r 4)+

P 2(r 2

+2(y -y 0)2

)+2P 1(x -x 0)(y -y 0)

(2)

式中,x 0,y 0,f 为相机的像主点坐标和主矩值;(X S ,

Y S ,Z S )为影像投影中心坐标;(X,Y,Z )为物方点空

间坐标;(x,y )为相应的像点坐标;(Δx,Δy )为像点对应的畸变差改正数;(K 1,K 2,P 1,P 2)为相机镜头的径向和切向畸变参数;R ={a i ,b i ,c i }(i =1,2,3)为摄影测量中常用的旋转角φ,ω,κ构成的旋转矩阵。

表1给出了第一组实验中每个控制点在X,Y,Z 方向上的残差以及总的中误差和最大误差。结果说明相机标定和参数解算精度较高。

表1　控制点残差

mm

点号

ΔX

ΔY

ΔZ

点号

ΔX

ΔY

ΔZ

点号

ΔX

ΔY

ΔZ

10.89-0.890.0680.77-0.730.13150.34-0.66-0.0220.96-1.01-0.1290.12-0.090.25160.31-0.55-0.0530.69-0.630.18100.13-0.110.20170.03-0.520.1340.87-0.790.14110.19-0.160.1118-0.03-0.240.1251.09-1.37-0.11120.02-0.000.1719

0.69-0.610.0360.38-0.290.19130.33-0.25-0.04中误差0.800.870.187

0.57

-0.

53

0.03

14

0.08

0.03

-0.04

最大误差

1.09

-1.37

0.25

四、积分法重建

将物体划分为若干部件。以椅子为例,将其划

分为椅腿、椅背、椅座等。从底部的部件开始进行量测。

1.量测基准面

每个部件都有一个基准面,对于椅腿就是其底面。不同部件的截面以不同的多边形表示。试验中椅腿的截面为一个矩形。在相邻影像上,量测起始截面多边形顶点的同名点,如图3中a 1,a 2,a 3,b 1,

b 2,b 3与

c 1,c 2,c 3。由多影像前方交会求解三个空间

点坐标,从而确定出起始截面。由A,B ,C 解算截面

的第四点D,生成空间矩形截面。将截面反投至影像上(图3),如果截面在影像的投影与影像中椅子底面边缘不吻合,就调整截面顶点的位置,使二者吻合,并利用多影像前方交会与截面顶点共面条件,重新计算顶点的空间坐标。

图3　第一个截面

2.积分建模

按照积分的思想,将相同的多边形叠加,构成一个棱柱,投影到影像上(图4)。调整该棱柱顶面多边形的平面位置与大小(比例),使其在影像上的投影与影像中该部件的边缘重叠,此时棱柱变成一个斜棱台。如图4所示,在中间影像上,选中顶点1,将其调整至椅腿边缘,该截面也随之平移至图5所示位置。在其他情况下,可能还需要选择其他的顶点,进行适当的缩放和“积分”方向的平移,以及截

面的旋转,使截面投影与影像吻合

。

图4　

调整前的棱柱

图5　

调整后的斜棱柱

重复上述步骤,直到积分模型完整地表达该部

件(图6)

。

图6　椅腿部件

在完成一个部件之后,进行其他部件的积分重

建,直到将物体所有的部件都重建好。这就形成了物体的线框表面模型(图7)

。

图7　椅子模型

最后,构建三角网,进行纹理映射(图8)。影像

中被遮挡的部分,需要人工指定相应的纹理

。

图8　椅子模型三角网及纹理图

3.精　度

为了检查三维重建的精度,利用游标卡尺量测

获取了椅子的部分长度的实测数据,与椅子重建的模型数据进行了比较,其中最大误差为-0.87mm ,与控制点的精度一致。

4.驾驶员坐椅重建结果

按照所介绍的方法,对一把驾驶员坐椅进行了三维重建。一幅原始影像、重建模型三角网及映射纹理之后的重建模型如图9所示。图9(a )是原始影像之一,图9(b )是重建物体的线框模型,图9(c )是物体的三维重建模型,图9(d )是另一角度的物体三维重建模型

。

图9　驾驶员坐椅积分法三维重建结果

五、结束语

基于序列影像和积分法的复杂物体三维重建由于不需要匹配和已有的模型库,并且可以利用自检校光束法平差获取高精度的相机参数和影像外方位元素,因此适用于利用普通相机对复杂物体的三维重建。通过软件交互性能的进一步改进,将最终达到实用化。

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2003.

(上接第21页)

2.加入相同的起始点坐标偏差,基线长度越长,基线分量误差越大。当起始点在某一坐标方向上加入5m的偏差时,对长度分别约为1km,6k m, 20km,30km,40k m左右的基线分量最大误差分别为0.2mm,-0.8mm,4.6mm,-4.4mm,5.8mm。由此可见,起始点坐标偏差较小时,对短基线的影响不大,对中长基线的影响却不容忽视,当基线长度超过20km时,5m的起始点坐标偏差已经比较明显,若用于高精度控制网则需要检查是否超限。起始点在某一坐标方向上的偏差达到20m时,对短基线影响在毫米级,仍能满足一般的测量工作;对于长度在20km以上基线的影响达到了厘米级,不能用于高精度测量。

3.起始点坐标在不同方向上存在偏差对基线结果的影响有差异。在本实验中,在x方向上加入偏差比在y方向上加入相同的偏差对基线解算造成的误差要大,体现了起始点坐标偏差影响基线解算结果的方向性。在x方向上加入起始点坐标偏差时,对基线向量X,Y,Z方向上的影响都比较大;在y 方向上加入起始点坐标偏差时,基线向量在Z方向上误差最大,Y方向上误差最小。

另外,笔者还分别计算了在x,y负方向上分别加入起始点坐标偏差,所得结果与在x,y正方向上大小相同方向相反,故本实验中在对x,y正方向上加入起始点坐标偏差进行讨论足以说明问题。

四、结　论

由此可见,起始点坐标误差对GPS基线精度的影响是不容忽视的。起始点坐标偏差越大、基线长度越长,对GPS基线解算结果的影响越大,另外,起始点坐标偏差影响基线解算结果呈现一定的方向性。在进行基线解算时,较为准确的起始点坐标可以通过较长时间的单点定位或通过与W GS84坐标较准确的点联测得到。也可在进行GPS整网基线解算时,所有基线起始点的坐标均由一个点的坐标衍生而来,使得基线结果均具有统一的系统偏差,然后在进行GPS网平差处理时,引入系统参数的方法加以解决。

参考文献:

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地方独立坐标系的转换[J].测绘通报,2005,(3):272

29.

医学图像三维重建的体绘制技术综述

医学图像三维重建的体绘制技术综述 摘要：体绘制技术是目前医学图像三维重建的主要方法之一，是一种能够准确反映出数据内部信息的可视化技术，是可视化研究领域的一个重要分支，是目前最活跃的可视化技术之一。本文首先分析了医学图像三维重建的两大方法及其基本思想，并将体绘制技术与面绘制技术进行了比较；然后分别描述了射线投射法、足迹法、剪切-曲变法、基于硬件的3D纹理映射、频域体绘制法以及基于小波的体绘制等典型算法；最后通过比较分析给出了各类算法的性能评价，并在此基础上展望了体绘制技术研究的发展前景。 关键字：体绘制；三维重建；可视化；性能评价 Abstract：Volume rendering techniques is one of the main methods of 3D reconstruction of medical images currently. It's also an important branch of visual technology which can reflect the inside information of data.It is one of the most active visualization technology.This paper first introduces are the two methods of 3D reconstruction of medical image and the basic thought of them,then volume rendering technology and surface rendering technology are compared.Secondly,the author introduces some kinds of algorithm for volume rendering：Ray Casting ,Splatting,Shear-Warp,3D Texture-Mapping Hardware,Frequency Domin V olume Rendering,Wavelet .Based V olume Rendering.The differences of their performances are compared and discussed in the last. Then some results are presented and their perspective are given in the end. Key words:Volume rendering techniques;3D reconstruction of medical images;visual technology;Performance evaluation

图像三维重建技术

1概述 随着计算机软硬件技术的快速发展，大规模复杂场景的实时绘制已经成为可能，这也加快了虚拟现实技术的发展，又对模型的复杂度和真实感提出了新的要求。虚拟场景是虚拟现实系统的重要组成部分，它的逼真度将直接影响整个虚拟现实系统的沉浸感。客观世界在空间上是三维的，而现有的图像采集装置所获取的图像是二维的。尽管图像中含有某些形式的三维空间信息，但要真正在计算机中使用这些信息进行进一步的应用处理，就必须采用三维重建技术从二维图像中合理地提取并表达这些 三维信息。 三维建模工具虽然日益改进，但构建稍显复杂的三维模型依旧是一件非常耗时费力的工作。而很多要构建的三维模型都存在于现实世界中，因此三维扫描技术和基于图像建模技术就成了人们心目中理想的建模方式；又由于前者一般只能获取景物的几何信息，而后者为生成具有照片级真实感的合成图像提供了一种自然的方式，因此它迅速成为目前计算机图形学领域中的研究热点。 2三维建模技术 三维重建技术能够从二维图像出发构造具有真实感的三维图形，为进一步的场景变化和组合运算奠定基础，从而促进图像和三维图形技术在航天、造船、司法、考古、 工业测量、 电子商务等领域的深入广泛的应用。3基于图像的三维重建技术 基于图像的建模最近几年兴起的一门新技术，它使用直接拍摄到的图像，采用尽量少的交互操作，重建场 景。 它克服了传统的基于几何的建模技术的许多不足，有无比的优越性。传统的三维建模工具虽然日益改进，但构建稍显复杂的三维模型依旧是一件非常耗时费力的工作。考虑到我们要构建的很多三维模型都能在现实世界中找到或加以塑造，因此三维扫描技术和基于图像建模技术就成了人们心目中理想的建模方式；又由于前者一般只能获取景物的几何信息，而后者为生成具有照片级真实感的合成图像提供了一种自然的方式，因此它迅速成为目前计算机图形学领域中的研究热点。 4 基于图像重建几何模型的方法 4.1 基于侧影轮廓线重建几何模型 物体在图像上的侧影轮廓线是理解物体几何形状的 一条重要线索１当以透视投影的方式从多个视角观察某一空间物体时，在每个视角的画面上都会得到一条该物体的侧影轮廓线，这条侧影轮廓线和对应的透视投影中心共同确定了三维空间中一个一般形状的锥体１显然，该物体必将位于这个锥体之内；而所有这些空间锥体的交则构成了一个包含该物体的空间包络１这个空间包络被称为物体的可见外壳，当观察视角足够多时，可见外壳就可以被认为是该物体的一个合理的逼近。鉴于此类算法一般需要大量的多视角图像，因此图像的定标工作就变得非常复杂。 4.2采用立体视觉方法重建几何模型 基于立体视觉重建三维几何是计算机视觉领域中的经典问题，被广泛应用于自动导航装置。近年来，立体视觉 图像三维重建技术 康皓，王明倩，王莹莹 （装甲兵技术学院电子工程系，吉林长春130117） 摘要:基于图像的三维重建属于计算机视觉中的一个重要的研究方向，从提出到现在已有十多年的历史。文章首先对三维重建技术做了详细阐述，并着重从计算机图形学的研究角度对基于图像建模技术进行了综述，介绍了 具有代表性的基于图像建模的方法及其最新研究进展,给出了这些方法的基本原理， 并对这些方法进行分析比较,最后对基于图像建模技术的未来研究给出了一些建议和应解决的问题。关键词:三维建模技术；图像建模技术；计算机图形学；虚拟现实中图分类号：TP271文献标识码：A 文章编号1006-8937（2009）11-0042-02 Three-dimensional image reconstruction technique KANG Hao,WANG Ming-qian,WANG Ying-ying （ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＡｒｍｏｒｅｄＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ，Ｊｉｌｉｎ１３０１１７，Ｃｈｉｎａ） Abstract:Image-based Three-dimensional reconstruction is an important research direction in computer vision ,from now more than ten years'history.This article first describes three-dimensional reconstruction technique in detail and review image-based modeling techniques from the perspective of computer graphics research,introduce a representative of the method of image-based modeling and the latest research progress,give the basic principles of these methods,analysis and compare these methods,finally,give a number of recommendations and problems which should be solved on image-based modeling technology for future research. Keywords:three-dimensional modeling techniques;image modeling techniques;computer graphics;virtual reality 收稿日期：2009-03-19 作者简介：康皓（1978-），女，吉林长春人，硕士研究生，讲师，研 究方向：计算机辅助设计与编程。 TECHNOLOGICAL DEVELOPMENT OF ENTERPRISE 2009年6月Jun.2009 企业技术开发 第28卷

机器视觉—三维重建技术简介

三维重建技术简介 一、视觉理论框架 1982年，Marr立足于计算机科学，首次从信息处理的角度系统的概括了心理生理学、神经生理学等方面已经取得的重要成果,提出了一个迄今为止比较理想的视觉理论框架。尽管Marr提出的这个视觉理论框架仍然有可以进行改进和完善的瑕疵,但是在近些年,人们认为,计算机视觉这门学科的形成和发展和该框架密不可分。 第一方面,视觉系统研究的三个层次。 Marr认为,视觉是一个信息处理系统,对此系统研究应分为三个层次:计算理论层次,表示与算法层次,硬件实现层次,如下图所示: 计算机理论层次是在研究视觉系统时首先要进行研究的一层。在计算机理论层次，要求研究者回答系统每个部分的计算目的与计算策略，即视觉系统的输入和输出是什么，如何由系统的输入求出系统的输出。在这个层次上，将会建立输入信息和输出信息的一个映射关系，比如，系统输入是二维灰度图像，输出则是灰度图像场景中物体的三维信息。视觉系统的任务就是研究如何建立输入输出之间的关系和约束，如何由二维灰度图像恢复物体的三维信息。 在表示与算法层次，要给出第一层中提到的各部分的输入信息、输出信息和内部信息的表达，还要给出实现计算理论所对应的功能的算法。对于同样的输入，如果计算理论不同，可能会产生不同的输出结果。 最后一个层次是硬件实现层次。在该层次，要解决的主要问题就是将表示与算法层次所提出的算法用硬件进行实现。 第二方面，视觉信息处理的三个阶段。 Marr认为，视觉过程分为三个阶段，如表所示：

第一阶段，也称为早期阶段，该阶段是求取基元图的阶段，该阶段对原始图像进行处理，提取出那些能够描述图像大致三维形状二维特征，这些特征的集合构成所构成的就是基元图(primary sketch)"。 第二阶段也称中期阶段，是对环境的2.5维描述，这个阶段以观察者或者摄像机为中心，用基元图还原场景的深度信息，法线方向(或一说物体表面方向)等，但是在该阶段并没有对物体进行真正的三维恢复，因此称为2.5维。 第三阶段也称为后期阶段，在一个固定的坐标系下对2.5维图进行变换，最终构造出场景或物体的三维模型。 二、三维重建技术现状 目前三维重建的方法大致可分为三类，即:用建模软件构造的方式，多幅二维图像匹配重建的方式以及三维扫描重建的方式。 对于第一种方式，目前使用比较广泛的是3D Max, Maya, Auto Cad以及MultiGen-Creator等软件。这些三维建模软件，一般都是利用软件提供的一些基本几何模型进行布尔操作或者平移旋转缩放等操作，来创建比较复杂的三维模型。这样所构建出来的模型，比较美观，而且大小比例等非常精确。然而，这需要建模者精确知道三维场景的尺寸、物体位置等信息，如果没有这些信息，就无法建立精准的模型。 第二种方式是利用实时拍摄的图像或者视频恢复场景的三维信息。这种方式是基于双目立体视觉，对同一物体拍摄不同角度的图像，对这些图像进行立体匹

基于双目立体视觉三维重建系统的制作流程

本技术公开了一种基于双目立体视觉三维重建系统，涉及三维重建系统技术领域；机箱的底部四角处均固定安装有行走轮，机箱的内部分别固定安装有蓄电池与处理计算机，机箱的上端分别固定安装有显示器与安装架，安装架上通过轴承座固定安装有主轴，主轴的下端固定安装有安装齿轮，安装齿轮与驱动齿轮相啮合，驱动齿轮固定安装有驱动电机的轴上，驱动电机通过螺栓安装在安装架上，主轴的上端固定安装有连接轴，连接轴为横向设置，连接轴的两端固定安装有双摄像头，连接轴的中上端固定安装有照明灯；本技术能够实现快速控制，稳定性高，且控制准确，操作简便，能够节省时间；使用方便，结构简单，且效率高，能够在检测时进行补光。 技术要求

1.一种基于双目立体视觉三维重建系统，其特征在于：包括机箱、行走轮、蓄电池、处理计算机、显示器、安装架、驱动齿轮、驱动电机、安装齿轮、主轴、连接轴、双摄像头、照明灯；机箱的底部四角处均固定安装有行走轮，机箱的内部分别固定安装有蓄电池与处理计算机，机箱的上端分别固定安装有显示器与安装架，安装架上通过轴承座固定安装有主轴，主轴的下端固定安装有安装齿轮，安装齿轮与驱动齿轮相啮合，驱动齿轮固定安装有驱动电机的轴上，驱动电机通过螺栓安装在安装架上，主轴的上端固定安装有连接轴，连接轴为横向设置，连接轴的两端固定安装有双摄像头，连接轴的中上端固定安装有照明灯，蓄电池通过导线与处理计算机、显示器的电源端电连接，双摄像头通过导线与处理计算机的输入端电连接，处理计算机的输出端分别与驱动电机、照明灯电连接，显示器与处理计算机的输入、输出端电连接。 2.根据权利要求1所述的一种基于双目立体视觉三维重建系统，其特征在于：所述显示器为触摸式显示屏。 3.根据权利要求1所述的一种基于双目立体视觉三维重建系统，其特征在于：所述行走轮为减震式万向行走轮。 4.根据权利要求1所述的一种基于双目立体视觉三维重建系统，其特征在于：所述驱动电机为低速电机。 5.根据权利要求1所述的一种基于双目立体视觉三维重建系统，其特征在于：所述照明灯为LED灯。 技术说明书 一种基于双目立体视觉三维重建系统 技术领域 本技术属于三维重建系统技术领域，具体涉及一种基于双目立体视觉三维重建系统。 背景技术

基于虚拟现实的三维重建复原技术

基于虚拟现实的三维重建复原技术 产品简介 基于虚拟现实的三维重建复原技术, 集成了三维360度全景照相技术、三维虚拟现实动态仿真技术（增强现实技术）为一体，北京金视和科技股份有限公司致力于VR技术在各行业的研发，结合实际情况，并联合相关的高校专家共同研发制成，完全满足现在公安系统里现场全景照相、全景三维测量、三维重建、模拟、和分析的应用。基于虚拟现实的三维重建复原技术生成高度逼真的三维场景图片和动画片，把这些全景图片、三维场景、动画片和声音、文字结合，为侦查、技术、指挥人员生成各种三维虚拟案件现场场景的多媒体影音和影像材料。对这些数字化多媒体信息进行分析、演示，并可以在网络服务器上发布、保存、修改案例，其他用户可以通过网络服务器进行查询、观看案例。为案件的侦破、记录、汇报、存档查询，都提供了便利的直观方便。 产品特点 全自动拍照 刑侦人员将设备架好后，无需人工调整角度，挪动设备。特制照相设备自动将现场记录到设备里。 照片拼接 具备多照片全自动智能拼接功能，对白墙、同色区域等单张照片边缘特征不明显的情况也可准确全自动拼接，无需手动拼接；平均一组全景拼接≤30秒；具备100组及以上批量照片全自动、快速拼接功能，批量拼接无需编程或设置（平均一组图像拼接≤50秒）；具备处理超大、超高清晰度图像的全景合成能力（能够拼接图像尺寸≥20000*10000像素的全景图）。 全景图预览 可以生成多种格式的三维全景图（html、flash、mov、exe等），可自动可视化生成雷达导航效果，使雷达与全景方向同步；可以生成exe可执行文件，跨平台播放；可以全满屏观看全景图，现场细目、导航栏、工具栏、现场地图等均可自由隐藏、显现。 全景图热点编辑 可在全景图中快速方便的添加热点，热点可添加文字标注、并具备超链接常见格式的图片（bmp、jpg、tiff）、视频（avi、mpg、wmv、mp4）、音频（mp3、wma）、动画、其他文档等功能；具备鼠标拖动、释放即实现热点链接功能，自动对热点进行分类，自动为热点添加三态图标。 全景图转换编辑 全景图自动生成平面示意图；全景图内可以任意截取照片。 全景测量 具备真正的空间三维测量功能，可测量全景图内任意两点间的空间距离，误差符合工程误差标准；三维测量时，被测物体无需地面有投影，无需预先构建图形；测量过程无条件限制。

CT图像三维重建(附源码)

程序流图： MATLAB 源码： clc; clear all; close all; % load mri %载入mri 数据，是matlab 自带库 % ph = squeeze(D); %压缩载入的数据D ，并赋值给ph ph = phantom3d(128); prompt={'Enter the Piece num(1 to 128):'}; %提示信息“输入1到27的片的数字” name='Input number'; %弹出框名称 defaultanswer={'1'}; %默认数字 numInput=inputdlg(prompt,name,1,defaultanswer) %弹出框，并得到用户的输入信息 P= squeeze(ph(:,:,str2num(cell2mat(numInput))));%将用户的输入信息转换成数字，并从ph 中得到相应的片信息P imshow(P) %展示图片P D = 250; %将D 赋值为250,是从扇束顶点到旋转中心的像素距离。 dsensor1 = 2; %正实数指定扇束传感器的间距2 F1 = fanbeam(P,D,'FanSensorSpacing',dsensor1); %通过P ，D 等计算扇束的数据值 dsensor2 = 1; %正实数指定扇束传感器的间距1 F2 = fanbeam(P,D,'FanSensorSpacing',dsensor2); %通过P ，D 等计算扇束的数据值 dsensor3 = 0.25 %正实数指定扇束传感器的间距0.25 [F3, sensor_pos3, fan_rot_angles3] = fanbeam(P,D,... 'FanSensorSpacing',dsensor3); %通过P ，D 等计算扇束的数据值，并得到扇束传感器的位置sensor_pos3和旋转角度fan_rot_angles3 figure, %创建窗口 imagesc(fan_rot_angles3, sensor_pos3, F3) %根据计算出的位置和角度展示F3的图片 colormap(hot); %设置色图为hot colorbar; %显示色栏 xlabel('Fan Rotation Angle (degrees)') %定义x 坐标轴 ylabel('Fan Sensor Position (degrees)') %定义y 坐标轴 output_size = max(size(P)); %得到P 维数的最大值，并赋值给output_size Ifan1 = ifanbeam(F1,D, ... 'FanSensorSpacing',dsensor1,'OutputSize',output_size); %根据扇束投影数据F1及D 等数据重建图像 figure, imshow(Ifan1) %创建窗口，并展示图片Ifan1 title('图一'); disp('图一和原图的性噪比为：'); result=psnr1(Ifan1,P); Ifan2 = ifanbeam(F2,D, ... 'FanSensorSpacing',dsensor2,'OutputSize',output_size); %根据扇束投影数据F2及D 等数据重建图像 figure, imshow(Ifan2) %创建窗口，并展示图片Ifan2 disp('图二和原图的性噪比为：'); result=psnr1(Ifan2,P); title('图二'); Ifan3 = ifanbeam(F3,D, ... 生成128的输入图片数字对图片信息进行预处 用函数fanbeam 进行映射，得到扇束的数据，并用函数ifanbeam 根据扇束投影数据重建图像，并计算重建图像和原图的 结束

医学图像三维重建中的关键算法

医学图像三维重建中的关键算法 罗东礼，徐大宏，赵于前 (中南大学信息物理工程学院生物医学工程研究所，长沙410083) 摘要：本文主要讨论了基于序列图像的三维重建中的两个关键算法：特征数据点列的重采样算法与三角化算法。本文把Douglas-Peucker线性简化算法应用在特征边界的重采样上，数据的压缩比得到了明显的改善，也显著地提高了可视化速度。并使用一种简单的三角化算法，对重采样后的数据点列进行三角化，实现目标的三维重建。 关键词：图像序列，三维重建，重采样，三角化 The Algorithm about 3D Reconstruction of Image Sequences Luo Dongli，Xu Dahong，Zhao Yuqian (Institute of biomedical Engineering, School of Info-Physics Geomatics Engineering, CSU, Changsha 410083) Abstract This paper discusses two important algorithms in 3D reconstruction of image sequences, i.e. re-sampling algorithm and triangulation algorithm. An improved algorithm for Doulas-Peucker Line-Simplification is presented. This algorithm can improve the performance of re-sampling and 3D data field visualization. Triangulation is implemented by using a simple triangulation algorithm. Sequentially, 3D object reconstruction is achieved. Keywords Image Sequence, 3D Reconstruction, re-sampling, Triangulation 0 引言 随着计算机软硬件技术，以及医学成像技术的日益发展，基于数字图像技术的医学应用系统也逐渐得到了长足的发展。在这些医学应用系统中，在有效精确地提取出医学图像中相应目标特征量的基础上，进行人体组织或器官的三维重建[1,2]，是很多实用系统的基础，如基于图像的病理分析[3]、基于图像的手术导引与增强[4,5,6,8]、虚拟手术平台[7]等应用系统，因此医学图像的三维重建一直是国内外医学界及图像领域的研究与应用热点之一。 三维重建的目的是从一系列二维切片数据（图像）中得到物体的三维表示，一般使用网格的形式来表示。目前，三维重建过程中经常延用的一种经典算法是Lorensen等人于1987年提出的Marching Cubes方法[10]，其原理简单，易于实现。但这种方法计算效率低，输出的三角网格数量巨大。因此近些年来，仍然有研究者们从不同角度对该算法进行改进[9,11,12]。本文在文献[13]的基础上提出了一种改进重采样算法结合文献[9]基于轮廓的三维重建方法，运用并改进了相关算法，与直接运用文献[9]所提出的算法相比较，本文所提出并改进的方法处理速度更快，输出的三角网格数量也较少，而且三角网格的形态也比较理想。 在第1小节中对算法作了描述，第2小节总结并分析了本文所提出方法的一些性能。 1 算法描述 作者实现基于序列图像三维重建的主要思路如下： (1) 特征提取：在序列图像中提取出需要重建目标的轮廓；

医学影像三维重建系统的研究与实现

电子科技大学 UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE AND TECHNOLOGY OF CHINA 专业学位硕士学位论文MASTER THESIS FOR PROFESSIONAL DEGREE 论文题目医学影像三维重建系统的研究与实现 专业学位类别工程硕士 学号 201322070532 作者姓名 卢开文 指导教师蒲立新副教授

分类号密级 UDC注1 学 位 论 文 医学影像三维重建系统的研究与实现 （题名和副题名） 卢开文 （作者姓名） 指导教师 蒲立新 副教授 电子科技大学 成 都 （姓名、职称、单位名称） 申请学位级别 硕士 专业学位类别 工程硕士 工程领域名称 控制工程 提交论文日期2016年4月28日论文答辩日期2016年5月9日学位授予单位和日期 电子科技大学2016年6月28日答辩委员会主席 邹见效 评阅人 金卫 王子斌 注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。

RESEARCH AND IMPLEMENTAION OF MEDICAL IMAGE 3D RECONSTRUCTION SYSTEM A Master Thesis Submitted to University of Electronic Science and Technology of China Major: Master of Engineering Author: Lu Kaiwen Advisor: Pu Li-xin School : School of Automation Engineering

独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 作者签名：日期：年月日 论文使用授权 本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 （保密的学位论文在解密后应遵守此规定） 作者签名：导师签名： 日期：年月日

交通事故快速三维重建模拟复原系统

交通事故快速三维重建模拟复原系统 简介 交通事故快速三维重建模拟复原系统是由三维数字化图形仿真软件和 360°全自动机器人拍摄系统组成。是北京金视和科技有限公司集十几年来图形图像和三维仿真领域的尖端科研成果，并结合多年来对公安交通系统的调研数据进行定制化开发的解决方案。 北京金视和科技有限公司聘请多位交通事故鉴定技术专家作为技术顾问团队，通过全国各地交通事故科技部门对交通事故快速三维重建模拟复原系统多年的使用意见和反馈信息，不断将产品完善改进至今。适用于交通事故现场勘查、现场痕迹物证提取和保存、现场图像绘制以及事故过程分析等环节的规范操作，满足了公安交通系统对于事故现场绘图、事故现场三维重建和交通事故过程模拟分析等标准化工作流程的需求。 产品特点 事故现场真实360°全景三维现场重建 交通事故快速三维重建模拟复原系统搭载的全景拍摄系统，由单反数码相机、精密鱼眼镜头和全自动拍摄云台组成，可在一分钟内拍摄事故现场的全景图片，并自动生成现场全景图像，达到现场三维重建的目的。 事故现场往往一旦撤销便无法还原，360°全自动机器人拍摄系统将现场完整的保存下来，所有现场痕迹和物证细节图像再以热点链接的方式添加到现场图中，可随时对事故现场图进行回溯、测量和分析。 快速绘制自定义三维交通现场图像 交通事故快速三维重建模拟复原系统内建强大的快速建模功能，根据不同的现场公路环境需求（市区公路、高速公路、城铁和火车轨道等），可在几分钟内创建交通事故现场的三维布局，从而进行事故现场的还原和分析。该功能颠覆了事故现场传统手绘图或者平面绘图的方式，可直接创建三维事故现场图像，并按照公安部制图标准，快速生成现场三维记录图、现场比例图和现场三维分析图，真实的还原事故现场三维布局。 丰富的交通事故三维模型资源库 交通事故快速三维重建模拟复原系统通过多年来对国内交通事故市场调研数据的积累，以及虚拟现实和三维仿真领域的技术经验，建立了一个庞大的专业模型资源库，其中包括交通事故中涉及到的几乎所有物品和国内所有类型的公路模型，可以满足交通事故现场还原的需求。 通过海量三维模型资源库和简单的拖拽操作方式，交通事故快速三维重建模拟复原系统可在几分钟之内打造一个与真实场景极为接近的三维事故现场。 事故过程人物和车辆等模型三维动画模拟 交通事故快速三维重建模拟复原系统强大的三维动画仿真引擎，可以对三维人物和车辆等模型进行三维仿真动画的编辑和创建。根据现场勘查人员对事故过程的推理和分析，立即进行人物和车辆等模型的动画模拟。 丰富的三维模型资源库和逼真的模型动作资源库，极尽真实的还原事故过程的模拟动画，并且简单快捷的操作方式，可以在短时间内创建多种方案的模拟动画，帮助现场勘查人员进行事故的还原和分析。 案发现场数据测量、尺寸标注以及画笔标注

基于未标定图像序列的三维重建

河北工业大学 硕士学位论文 基于未标定图像序列的三维重建 姓名：齐利超 申请学位级别：硕士 专业：计算机应用技术 指导教师：于明 20091101

河北工业大学硕士学位论文 基于未标定图像序列的三维重建 摘要 从二维图像获取三维世界信息一直是计算机视觉的主要研究目标。作为计算机视觉的一个重要分支，三维重建主要实现从二维图像计算出三维世界的模型。传统的三维重建是以摄像机标定为前提的，虽然可以获得较高的精度，但其应用范围受限。而基于未标定图像序列的三维重建，已引起越来越多的研究人员的关注，并提出多种重建方法。论文采用分层重建的思想，在完成射影重建的基础上，通过自标定获得摄像机内参提升模型到度量空间，得到了重建结果，涉及的关键技术有特征点检测与跟踪、基础矩阵的估计、三角化原理、集束调整、自标定和度量重建等。 首先，采用SIFT算子进行特征点的检测与跟踪，形成特征列表。相对于传统的SUSAN，Harris等算子，SIFT具有旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。 其次，进行基于图像序列的射影重建。论文采用了RANSAC方法估计基础矩阵，关联图像序列，在此基础上，构建了射影投影矩阵。为准确求解空间点位置，提出了二阶迭代三角化方法，此方法具有适用于射影重建，计算误差小，重建的空间点精度高的优点。对于重建中误差的控制，采用集束调整，以获得更高精度的重建模型。射影重建时，局部集束调整与全局集束调整相结合。 最后，采用基于绝对二次曲线的分层自标定方法，获得了摄像机的内参，将重建模型从射影结构提升为度量结构，后集束调整，得到度量空间下的点云结构模型。 论文对真实图像序列进行了重建，验证了算法的可行性，且重建精度高，可满足影视、娱乐等一般化建模的需求。 关键词：特征点匹配与跟踪，基础矩阵，射影重建，自标定，三维重建，计算机视觉

利用深度图像进行场景的三维重建

利用深度图像进行场景的三维重建 何文峰查红彬 北京大学信息科学中心，北京，100871 e-mail:{wenfeng,zha}@https://www.wendangku.net/doc/dd4440643.html, 摘要：近年来，利用激光扫描仪获得的深度点云数据来进行场景的3D建模受到了广泛的关注。从深 度数据获取到最后三维模型的建立涉及到了很多工作，本文就集中讨论了其中的分割、配准和建网。根据 真实场景含有大量平面特征的特点，本文提出了利用平面特征来实现配准，这些平面特征是对深度图像进 行分割得到的。实验结果显示了这种配准方法的准确性和鲁棒性。另外，本文改进了由深度图像建网的一 般方法，从而得到了更好的建网结果。 关键词:深度图像激光扫描仪点云深度图像分割配准建网 0 引言 将客观世界在计算机中真实的再现，是计算机视觉和计算机图形学研究的一个热门领域。近年来，激光扫描仪技术得到了很大的发展和商业化，使用它们可以得到真实场景的高精度的3D数据，因此利用这些3D数据来进行真实世界的三维建模得到了很多关注。 一般的，通过激光扫描仪进行一次扫描得到的是一组二维有序的点阵，其中每一点包含了相应的场景上被扫描点的距离信息，这个点阵被称为深度图像。为了获得完整的场景，往往需要从几个不同的的位置对目标场景进行扫描，而得到的不同的深度图像则需要配准到一个坐标系下。另一方面，仅仅用离散的点云数据来描述三维场景是远不够的，构建三角网格则是一个常用而有效的办法。本文就集中完成了这两方面的工作。 由于我们建模的对象的是室内或室外较大型的场景，这类场景往往具有一个典型的特征，即场景中含有大量的平面。我们的工作也充分的利用了这一特征。在获得场景的数据后，我们对点云数据进行了基于平面的分割，在配准中，我们利用了分割提取出的平面特征来完成。 后面部分的安排如下：第1部分介绍了一些相关的研究工作，第2部分阐述了对深度图像进行平面分割，第3部分描述了利用平面特征来进行配准。第4部分描述了利用深度图像生成三角网格的过程。第5部分是我们的一些实验结果。最后给出了结论。 1 相关的研究工作 利用激光扫描仪获取真实场景的3D数据并进而构建出具有真实感的3D模型涉及到了很多人的研究工作。这之中，I. Stamos 和P.Allen[1]，S. F. El-Hakim等人[2]以及Y.Yu等人[3]都做了大量的工作，并各自实现了一个完整的系统。H., Zhao[4]和C. Frueh[5]则进一步构造了动态的3D数据获取系统，他们将激光扫描仪固定在汽车上，从而能够重建更大一级（如街区、城市）的场景模型。 在深度图像分割领域，一直吸引着很多人的研究兴趣。Besl和Jain在[6]中提出了一个基于二次表面拟合的分割算法，具有很好的通用性。I. Stamos 和P.Allen在[1]中将上面的算法具体到了平面拟合，得到了相对简洁快速的算法。 在深度图像配准方面，Besl和McKay提出了著名的ICP（Iterative Closest Point）算法，这比基于特征的配准算法有更好的鲁棒性和准确性。但它需要一个不错的初始位姿估计。I. Stamos 和P.Allen在[1]中使用了直线作为特征来实现配准。Y.Yu等人在[3]中则使用了激光扫描仪自

计算机三维重建技术发展与应用

计算机三维重建技术发展与应用 [摘要] 叙述了三维重建的社会背景及三维重建研究的重要意义。提出了利用三维重建技术建立专家系统,对工程图二个视图的识别与匹配实现智能识图,重建三维模型,通过判断反馈系统,实现人机交互,是一种比较理想的ICAI系统。 [关键词] 计算机；三维重建技术；发展；应用 一、三维重建的发展现状 三维重建长久以来一直是计算机视觉中的一个热门研究领域，它的目标是构建出真实世界对象的数字化表示，并将其在屏幕上显示出来，并给人以真实的感觉。西方的发达国家在三维建模方面的研究起步更是远远早于我们中国，而且他们研究得也比我们深入。日本，美国和英国、法国、德国等国在该方面研究较多 国外在三维重建方面研究最多的国家属日本,近年来，我国在该研究领域逐渐加强了重视程度，真实感的模型三维重建的研究一直关注在如何利用图序列恢复真实物体的三维几何信息和纹理信息，而具有照片级真实感的(Photo一Reallstic)三维模型重建更加人关注。因为照片级真实感的三维模型可以广泛应用在文化遗产保护、文物研究以及动画电影制作等数字娱乐领域，并拥有很乐观的应用前景。 二、计算机三维重建的时代意义 计算机三维重建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，实现了物体的三维空间点云稀疏重建与稠密重建，并对点云后处理以及基于多幅图像的三维重建。图像的三维重建是综合计算机视觉、图像处理和计算机图形学等学科知识的新兴技术，它具有二维图形所不可比拟的特质，其模型可以从多个不同的角度进行直观的观测、并且具有逼真的效果、达到实时虚拟、实时互动等。使用相机等工具获取景物的多角度图像，通过图像处理、空间几何等知识估计物体几何结构，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。 面对现代化生产的快速发展和需求，三维建模能够应用在减少设计费用和缩短设计周期等方面，并且能够为社会生活创造出巨大的经济效益。因此，三维建模是一项前景十分有趣又诱人，可以应用到很多领域，有着很高的研究和利用价值。 三、三维建模方法及分类 基于图像的三维真实感模型的重建主要有两个工作，首先要从图像中提取物体的几何特征，建立起物体的几何拓扑结构，然后再从图像中提取物体的纹理信

CT三维重建指南

CT三维重建指南 1、脊柱重建： 腰椎： 西门子及GE图像均发送至西门子工作站，进入3D选项卡 A、椎体矢状位及冠状位： a. 选择骨窗薄层图像（西门子 1mm 70s；GE 0.625mm BONE），载入3D重建，调整定位线，使椎体冠状位、矢状位定位线与解剖位置一致，并将横断位定位线与两者垂直，将三 幅图像模式改为MPR； b. 横断位作为定位相，做矢状位重建，打开定位线选项卡，点击垂直定位线，变换数字顺序，使其从右向左，选择层厚3mm，层间距3mm，方向平行于棘突-椎体轴线，两边范围 包全椎体及横突根部（一般为19层），点击确定，保存； c. 矢状位作为定位相，打开曲面重建选项卡，沿各椎体中心弧度画定位相曲线，范围包全，双击结束，选择层厚3mm，层间距3mm，变换数字顺序，使其从前向后，范围前至椎体 前缘，后至棘突根部（一般为19层），点击确定，保存。 B、椎间盘重建： a. 选择软组织窗薄层图像（西门子 1mm 30s；GE 0.625mm STND），载入3D重建，调整定位线，使椎体冠状位、矢状位定位线与解剖位置一致，并将横断位定位线与两者垂直，将 三幅图像模式改为MPR； b. 矢状位作为定位相，做椎间盘重建，打开定位线选项卡，点击水平定位线，变换数字顺序，使其从上向下，选择层厚3mm，层间距3mm，层数5层，方向沿椎间隙走行方向， 做L1/2-L5/S1椎间盘，注意右下角图像放大，逐个保存。 注意：脊柱侧弯患者，椎间盘重建过程中需不断调整冠状位定位相上矢状定位线（红色），使其保持与相应椎间隙垂直。 C、椎体横断位重建： 椎体骨质病变者，如压缩性骨折、骨转移、PVP术后等病人，加做椎体横断位重建，矢状 位图像做定位相，沿病变椎体轴向，做横断位重建，注意重建图像放大，保存。 打片： 矢状位及冠状位二维一张：8×5；椎间盘一张：6×5； 若为椎体骨质病变者，椎间盘图像不打，打椎体横断位重建图像，共两张胶片。

三维重建与可视化技术的进展

医学图像的三维重建与可视化技术的进展随着20世纪七十年代计算机断层技术（Computerized T omography, CT）、核磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging, MRI）等医学影像技术的应用，可以得到病人病变部位的一组二维断层图像，通过这些二维断层图像医生可以对病变部位进行分析，从而使得医学诊断和治疗技术取得了很大的发展。 但是，这些医疗仪器只能提供人体内部的二维图像，二维断层图像只是表达某一界面的解剖信息，医生们只能凭经验由多幅二维图像去估计病灶的大小及形状，“构思”病灶与其周围组织的三维几何关系，这就给治疗带来了困难。在放射治疗应用中，仅由二维断层图像上某些解剖部位进行简单的坐标叠加，也不能给出准确的三维影像，造成病变定位的失真和畸变。 三维重建与可视化技术利用一系列的二维图像重建为具有直观、立体效果三维图像模型，并进行定性、定量分析。该技术不仅给医生提供了具有真实感的三维图形，并让医生从任意角度观察图像，还可以从二维图像中获取三维结构信息，提供很多用传统手段无法获得的解剖结构信息，帮助医生对病变体和周围组织进行分析，极大地提高医疗诊断的准确性和科学性，从而提高医疗诊断水平。同时，三维重建与可视化技术还在矫形手术、放射治疗、手术规划与模拟、解剖教育和医学研究中发挥着重要作用。 本文首先介绍了医学图像三维重建的几种经典方法，以对该技术有个总体性的大致的了解；然后结合相关文献，深入研究了一个改进的MC（Marching Cubes）算法以及基于寰椎的X线图像的三维形态重建。 一、医学图像的三维重建的几种常见方法

目前，医学图像三维重建的方法主要有两大类：一类是通过几何单元拼接拟合物体表面来描述物体的三维结构，称为基于表面的面绘制方法；另一类是直接将体素投影到显示平面的方法，称为基于体数据的体绘制方法，又称直接体绘制方法。其中面绘制方法是基于二维图像边缘或轮廓线提取，并借助传统图形学技术及硬件实现的，而体绘制方法则是直接应用视觉原理，通过对体数据重新采样来合成产生三维图像。近来，产生了结合面绘制和体绘制两者特点的混合绘制方法，可以称为第三类三维重建方法。 （一）面绘制方法 面绘制[1]是最早应用于医学图像三维显示的技术。它通过平面元来近似和逼近物体表面，是一种表面的提取和显示技术。面绘制的基本思想是提取感兴趣物体的表面信息，再用绘制算法根据光照、明暗模型进行消隐和渲染后得到显示图像。其基本过程如图1所示，首先由一组断层图像构造出三维体数据场，然后对规则数据场中的体数据进行待显示物体的表面分割，并从体数据中抽取一系列相关等值面。然后再通过构造几何基元进行多边形拟合近似，内插形成物体表面。最后通过传统的图形学算法,包括光照、纹理映射等进行真实感图形显示。 图1 面绘制流程图 根据面绘制重建过程中处理元素的级别不同，可以将面绘制方法大致分为体素级重建方法和切片级重建方法两类。 （1）体素级重建方法 体素级重建方法【2，3】是在体数据内以体素为单位跟踪表面，在构成表面的

基于结构光和序列图像的三维重建方法

第27卷　第4期吉林大学学报(信息科学版)Vol.27　No.4 2009年7月Journal of J ilin University(I nfor mati on Science Editi on)July2009 文章编号:167125896(2009)0420400207 基于结构光和序列图像的三维重建方法 滕世明,王　森,许志闻 (吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012) 摘要:为解决在基于图像三维重建物体表面的过程中,对不同图像进行立体匹配的难题,提出了基于特征的立体匹配算法,建立了利用序列图像重建物体表面的系统。系统采用投影结构光给物体表面加上主动特征的方法,以快速精确地重建物体表面,并对Canny算法进行了改进,用于轮廓提取、细化和修正等操作,从而准确获取图像主动线索特征。该方法能快速获取物体表面的三维点云数据,并达到了较高的精度。 关键词:三维重建;三维建模;双目立体视觉;三角测量原理 中图分类号:TP391文献标识码:A Research of3D Reconstructi on Based on Structured L ight and Sequence I m ages TENG Shi2m ing,WANG Sen,XU Zhi2wen (College of Computer Science and Technol ogy,J ilin University,Changchun130012,China) Abstract:3D reconstructi on technol ogy of object surface has the wides p read app licati on in many do mains.I n the p r ocess of reconstructing object surface based on i m ages,stereo matching fr om different i m ages is the most i m portant and difficult p r oble m in3D reconstructi on.T o s olve the p r oble m and reconstructing object surface quickly,we use p r oject or t o p r oject structured light on3D object.W e get good active clue feature in i m ages by using i m p r oved Canny edge detecti on algorithm,thinning algorith m and correcti on algorithm.W e p r opose an i m2 age matching algorith m based on i m age characteristic.A syste m of3D modeling is i m p le mented using sequence i m ages.The syste m obtains the3D data in fast s peed and good p recisi on. Key words:3D reconstructi on;3D modeling;binocular stereovisi on;triangulati on theory 引　言 三维表面数据的获取是物体三维重建的基础,它在飞机、汽车、船舶、医学影像建模、机器人视觉、人机交互界面、文物保护、三维人脸识别等制造业和工业领域中有着大量需求。如何快速而准确地获取被测物体表面的三维形状信息,并根据这些信息对被测物体进行三维重建是一项重要而有难度的研究课题。 在三维扫描中,非接触式扫描应用比较广泛。非接触式扫描[1]将激光或可见光投射到被测物体表面,然后利用各种感光器件对发射的光进行感光,再利用各种技术计算出物体表面的深度信息。非接触式扫描无需与被测物体直接接触,所以不会直接对被测物体产生物理损伤。在非接触测量方法中,激光扫描不易受到图像采样噪声及物体表面纹理的影响,扫描精度较高,但激光扫描测量过程耗时较长,同时激光扫描仪价格昂贵。光栅投影法投射一次光栅就可获得物体一个侧面的三维信息,与激光扫描法相比,减少了信息的冗余,具有速度快、精度高等优点,代表了光学非接触式测量方法的发展方向。 收稿日期:2009205213 基金项目:吉林省科技发展重点基金资助项目(20080325) 作者简介:滕世明(1982—　),男,长春人,吉林大学硕士研究生,主要从事计算机图像处理研究,(Tel)86213504432041(E2mail)teng2 shi m ing@yahoo1com1cn;许志闻(1965—　),男,长春人,吉林大学教授,博士生导师,主要从事网络流媒体、计算机图形学与 图像处理、生物信息学的研究,(Tel)86213904310477(E2mail)z w_xu@https://www.wendangku.net/doc/dd4440643.html,。