基于图像的三维建模与重建技术研究

"这篇资源是关于三维建模方法的分类，特别是关注在半导体设备物理和技术领域的应用。文章探讨了基于几何的建模方法和基于图像的建模与绘制方法，同时涉及了计算机视觉、图像处理和计算机图形学等多个相关领域。此外，还提到了基于图像的三维重建技术在计算机应用技术专业研究生的研究中所扮演的角色，具体包括相机模型、特征提取、特征匹配和基础矩阵求解等关键步骤的分析和改进。" 三维建模是构建虚拟环境和模拟现实世界的重要手段，主要分为基于几何的建模和基于图像的建模两种方法。基于几何的建模方法依赖于物体的几何信息和拓扑信息，例如在Auto CAD或3ds max中手工创建模型，这种方法适合创建复杂的形状，但对用户技能要求较高，且在处理大规模场景时效率较低。为了改善这一点，出现了层次建模法和面向对象建模法，使得建模更加灵活和高效。 另一方面，基于图像的建模与绘制（IBMR）是一种新兴的技术，它通过分析多角度图像来估计物体的几何结构，降低了建模的复杂性和成本。这种方法特别适用于快速重建和真实感渲染，尤其在计算机视觉和图像处理中有着广泛的应用。在研究生邓燕子的研究中，她深入研究了相机模型、成像过程，以及相机标定方法，包括传统方法和自标定方法，以提高重建的精度。 特征提取和匹配是图像重建的关键环节，邓燕子通过改进的RANSAC方法优化了高斯差分算子的点特征描述和匹配，提高了匹配性能。在基础矩阵求解上，她提出了自适应代价函数，考虑了不同内点的差异，从而提高了基础矩阵的估计精度。通过这些改进，邓燕子能够从稀疏点云过渡到稠密点云，更准确地描述物体的几何特征。 最后，邓燕子基于双目视觉的成像原理，构建了基于图像对的三维重建流程，实现了从稀疏到稠密的点云重建，并讨论了多幅图像的三维重建方法，这为未来的三维建模和重建技术提供了有价值的理论和实践基础。 关键词：三维建模，基于几何的建模，基于图像的建模，三维重建，相机模型，特征提取，特征匹配，基础矩阵，稠密匹配，双目视觉，点云重建。