VisualSFM是Changchang Wu編寫的使用 Structure from Motion (SfM)進行3D重建的交互界面,一個使用運動恢復結構(SFM)來進行3D場景重建的GUI程序。它可以幫助您使用SFM進行三維重建，利用并行計算的高效視覺三維場景重建程序，利用多核并行特征檢測，特征匹配調(diào)整，速度非?？?。

這個重建集合了很多高效的并行處理程序例如： SIFT on GPU(SiftGPU), Multicore Bundle Adjustment, and Towards Linear-time Incremental Structure from Motion.

照片重建的主要步驟：

1.找出各張圖片中的特征點，進行兩兩匹配；

要求能夠精確識別物體的局部特征，并且進行快速準確的匹配?，F(xiàn)常用的算法是由Dacid Lowe提出的方法。

2.根據(jù)匹配結果，利用射影定理計算得到相機位置等場景信息；

此步又稱運動恢復結構（Structure from Motion），或稀疏重建（Sparse Reconstruction）。結果的衡量標準注意是準確性，現(xiàn)常用是基于Lecenberg-Marquardt算法Bundler。

3.運用場景信息與原始照片，得到照片中物體的3D點云；

此步又稱密集重建（Dense Reconstruction）。運用多視立體重建（Multi-view Stereo Reconstruction），得到3D點云。點云質(zhì)量受到處理圖像精度的執(zhí)行效率、重建精度和完整性影響，目前最好的算法是PMVS。

4.根據(jù)3D點云構建3D模型；

將點連成面，才可在一般三維建模軟件中使用?，F(xiàn)常用的是泊松表面重建算法（Possion Surface Reconstruction）。

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