"基于SFM和CMVS的三维重建算法研究与实现"

本文主要研究了三维重建算法，并在实现过程中使用了SFM、SIFT、CMVS、PMVS和ICP算法。在现实生活中，二维图像已经不能满足人们对实体对象的描述需求，因此需要进行三维重建来更准确地描述实体对象的基本属性。本研究的重建算法基于SFM原理，通过查找和匹配特征点，利用三角原理进行位置标定，生成稀疏点云。然后，利用CMVS和PMVS算法生成稠密点云，并对颜色和纹理进行重建。此外，在对大型建筑进行重建时，由于图片样本采集不完全，需要使用ICP算法对不同的点云进行拼接。 在实现功能时，本文采用了openCV和openMVG工具。openCV是一个广泛应用于计算机视觉和机器学习领域的开源库，提供了各种图像处理和计算机视觉算法的实现。而openMVG是一个用于多视角几何方面的开源库，主要用于重建场景和三维模型。 本文的研究意义在于提供了一种实现三维重建的方法，旨在更准确地描述实体对象在客观世界中的属性。通过利用SFM、SIFT、CMVS、PMVS和ICP算法，本研究可以在不同领域如建筑、文物保护、虚拟现实等中得到广泛应用。 在第一章的引言中，我们介绍了实体对象的基本属性，以及为什么需要进行三维重建来更好地描述这些属性。在第二章中，我们概述了重建算法的实现过程，包括稀疏点云和稠密点云的生成，以及颜色和纹理的重建。在实现过程中，我们使用了SFM、SIFT、CMVS、PMVS和ICP等算法。在第三章中，我们详细介绍了这些算法的原理和实现细节。在第四章中，我们使用openCV和openMVG工具实现了这些算法，并对其进行了实验验证。最后，在第五章中，我们总结了本文的研究内容和取得的主要成果，并对未来的研究方向进行了展望。 总的来说，本文主要研究了三维重建算法，并在实现过程中使用了SFM、SIFT、CMVS、PMVS和ICP等算法。实验结果表明，所提出的算法可以有效地进行三维重建，并能够更准确地描述实体对象的基本属性。本文的研究对于提高实体对象的描述精度，以及在建筑、文物保护、虚拟现实等领域中的应用具有重要意义。希望本文的研究成果能够为相关领域的研究者提供参考和借鉴，促进该领域的进一步发展和应用。