简述三维重建中sfm的基本原理和基本数学原理,并简述流程
时间: 2023-03-27 14:03:04 浏览: 200
三维重建中sfm的基本原理是通过多张二维图像来还原三维场景,基本数学原理是利用三角测量和相机几何学。流程包括:1.图像预处理,包括去噪、校正等;2.特征点提取和匹配,利用SIFT、SURF等算法;3.相机姿态估计,通过RANSAC等算法计算相机的位置和方向;4.三角测量,利用相机位置和特征点的位置计算三维点的位置;5.点云融合,将多个视角的点云融合成一个完整的三维模型。
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简述三维重建中sfm的基本原理和流程
三维重建中的SFM(Structure from Motion)基本原理是通过对多张二维图像进行特征点匹配,计算出相机的运动轨迹和三维点云的位置,从而实现对三维场景的重建。其流程包括图像预处理、特征点提取、特征点匹配、相机位姿估计、三维点云重建等步骤。
openmvg和openmvs三维重建原理
OpenMVG(多视图几何库)和OpenMVS(多视图表面重建库)是一对用于三维重建的开源工具库。
OpenMVG的三维重建原理是基于多视图几何的算法。它首先通过结构从运动(SfM)算法计算相机的位姿和三维特征点在多个图像中的位置。这个过程可以通过解决一系列视觉几何方程来实现,例如基础矩阵估计和光束法平差。然后,OpenMVG使用三角化算法将这些特征点转换成三维点云。最后,通过利用全局最优化技术,OpenMVG进行了相机内外参数的联合优化,从而进一步提高了三维重建的质量。
而OpenMVS的三维重建原理则是基于稠密点云的重建。它接受OpenMVG的输出结果,即相机的位姿和三维点云,然后使用逐像素的基于多视图的三角化算法,将这些稀疏点云转换为稠密点云。在这个过程中,OpenMVS还利用了光度一致性和相机位姿约束来提高点云的重建质量。接下来,OpenMVS使用基于代价体积的方法对稠密点云进行三角网格化,以生成具有几何形状的三维模型。最后,OpenMVS通过进行网格细化和纹理映射,进一步优化和完善三维模型的外观和细节。
总的来说,OpenMVG和OpenMVS组合使用,可以实现从多张图像到稠密三维模型的完整三维重建流程。OpenMVG通过基于多视图几何的算法,实现从图像到稀疏点云的转换;而OpenMVS则通过逐像素的三角化和基于代价体积的方法,将稀疏点云转换为稠密点云,并最终生成具有几何形状和纹理的三维模型。