照片3D重建軟件--VisualSFM

lydiazhang   2016-11-24 10:13:38

VisualSFM是Changchang Wu編寫的使用 Structure from Motion (SfM)進(jìn)行3D重建的交互界面,一個(gè)使用運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SFM)來進(jìn)行3D場(chǎng)景重建的GUI程序。它可以幫助您使用SFM進(jìn)行三維重建,利用并行計(jì)算的高效視覺三維場(chǎng)景重建程序,利用多核并行特征檢測(cè),特征匹配調(diào)整,速度非???。


這個(gè)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(diǎn),進(jìn)行兩兩匹配;


要求能夠精確識(shí)別物體的局部特征,并且進(jìn)行快速準(zhǔn)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(jié)果,利用射影定理計(jì)算得到相機(jī)位置等場(chǎng)景信息;


此步又稱運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)(Structure from Motion),或稀疏重建(Sparse Reconstruction)。結(jié)果的衡量標(biāo)準(zhǔn)注意是準(zhǔn)確性,現(xiàn)常用是基于Lecenberg-Marquardt算法Bundler。


3.運(yùn)用場(chǎng)景信息與原始照片,得到照片中物體的3D點(diǎn)云;


此步又稱密集重建(Dense Reconstruction)。運(yùn)用多視立體重建(Multi-view Stereo Reconstruction),得到3D點(diǎn)云。點(diǎn)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(diǎn)云構(gòu)建3D模型


將點(diǎn)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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