Matlab三维重建

Question

最近，我必须在这两周内完成一个多视图3D扫描项目，并搜索所有书籍，期刊和网站进行3D重建，包括Mathworks示例等。我编写了一个编码来跟踪两个图像之间的匹配点，并将它们重建为三维图。但是，尽管使用了detectSURFFeatures（）和extractFeatures（）函数，仍然没有跟踪某些对象点。如何在我的3D模型中重建它们？

Answer 1

您正在寻找的是“密集重建”。最好的方法是使用经过校准的相机。然后，您可以纠正图像，计算每个像素的差异（理论上），然后为每个像素获取3D世界坐标。请查看此Stereo Calibration and Scene Reconstruction示例。

Answer 2

您使用的跟踪方法很好，但只会得到稀疏的对应关系。我们的想法是，您将使用其中最好的一个来尝试确定两个图像之间相机方向的差异。然后，您可以使用相机方向来获得更好的匹配，并最终生成密集匹配，您可以使用它来生成深度图像。

逐帧跟踪图像中的每个点都是 hard （它称为场景流），你不会通过识别各个特征（如SURF，ORB，Freak，SIFT等）来实现它。因为这些特征在定义上是“特殊的”，因为它们可以在图像之间清楚地识别出来。

Answer 3

如果您可以访问Matlab的计算机视觉工具箱，则可以使用其匹配功能。 例如，您可以查看有关disparity和相关matlab函数的文章。

此外，您还可以阅读不同的匹配技术，例如块匹配，半全局块匹配和全局优化过程。仅举几个关键字。但要注意立体匹配的主题是巨大的。