基于图像的三维真实感模型重建研究：从几何外形到真实纹理

基于图像的三维真实感模型重建研究 本文研究的是基于图像的三维真实感模型重建，旨在从不同的视角的图片序列中重建出具有真实感纹理的数字模型。真实感模型在文物保护、数字媒体娱乐、电影特效、动画制作等方面具有广泛的应用前景。 真实感三维重建主要涉及两个步骤：一个是精确的重建模型的几何外形，另一个是真实的还原模型的纹理。为了解决这两个问题，本文整理了已有的方法，提出了一个完整的解决方案实现模型几何外形的重建，并着重改进了纹理映射的算法，解决了纹理不连续和光照差异的问题。 在模型几何外形重建方面，本文实现了基于面片的立体视觉算法，首先提取图像中的Harris和DOG特征，然后进行基于极线约束的特征匹配，通过匹配的结果定位三维坐标，最后重建出模型的点云数据，并用泊松表面重建算法对点云文件进行表面重建，得到比较精确的模型几何外观。然后，实现了最小二乘保角映射表面参数化算法，将三维模型表面映射到二维空间。 在模型纹理重建方面，本文基于马尔科夫随机场理论，将选的提取纹理的目标图像问题简化为马尔科夫标签问题，用优化能量函数的方法，到达保证纹理质量与减少模型纹理的不连续两个问题之间的平衡。本文选取面片法线和视角的夹角作为能量函数的第一项，用相邻面片之间的颜色差异作为能量函数的第二项，用GraphCut算法优化能量函数使纹理质量和纹理连续性达到最优。最后采用贪心搜索的思想，迭代的搜索所有的面，把那些单独的与周围纹理区域目标图像不同的“纹理碎片”去除。 为了处理光照差异带来的纹理区域的颜色差异，本文改进了基于颜色传递的全局方法，首先将图像变换至YLa[3空间，选取一张基准图像，根据它与其他图像与它的重叠点计算光照分量上的差异，并计算得到传递矩阵，将光照差异消除，最后将图片还原到RGB空间，完成颜色校正。 经过上述过程，本文不仅重建出了模型的三维几何外形，而且从图片恢复出了具有真实感的纹理贴图，结合这两个数据我们就可以绘制出真实感模型，并且将其应用到动画制作当中。