基于单幅图像的三维重建：目标定位与VRML模型实现

三维重建模型在计算机科学中是一项跨学科的应用，特别是当它结合了摄影测量学和虚拟现实技术时。本文主要探讨如何从单幅结构化场景图像中实现目标定位和三维重建。研究者于艳在南京理工大学硕士论文中，着重于以下几个关键步骤： 1. 边缘检测与目标定位：作者比较了多种边缘检测算法，如Canny算子因其精确度和效率而被选中。针对Hough变换存在的耗时和内存消耗问题，引入了概率Hough变换，用于检测目标图像中的直线，并通过拟合求交点来准确确定灭点坐标，从而提升定位精度。 2. 摄像机参数估计：利用摄影测量学原理，研究了内外参数的确定方法，特别是外方位角元素的估计。通过实验得出精度较高的旋转矩阵估计方法，这对于后续的三维重建至关重要。 3. 长方体模型与相对深度：目标物体被转换为三维长方体模型，由于单幅图像中的相对深度信息对模型尺寸（长、宽、高）的准确性有很大影响，作者优化了相对深度算法，提高了模型参数的精度，进而推导出特征点的三维坐标，实现了目标定位。 4. VRML三维重建与纹理映射：通过VRML编程技术，实现了模型的重建和显示。为降低模型表面纹理变形，将图像分割成多个小块进行纹理映射，确保了重建后的模型具有更好的视觉逼真度。这种方法对于城市规划、古建筑修复、基于图像的测量以及虚拟漫游等应用具有广泛的实际价值。 通过具体的实例验证了所采用算法的有效性和系统的可行性，展示了其在计算机视觉领域的潜力和应用前景。三维重建模型作为一项交叉学科的技术，不仅提升了计算机视觉处理的精度，也为其他领域提供了强大的工具支持。