实景三维 武汉大势智慧

双目重建通常又称之为，立体匹配、双目匹配、双目立体视觉、静态匹配等。

根据所用的相机差异，比如zhen孔相机、鱼眼相机，实现略有差别。根据重建时匹配方式的不同，又可以分为全局、本全局、局部匹配。

其过程可描述如下：利用左右相机得到的两幅矫正图像，通过一幅图在另一幅图上找匹配，然后根据三角测量原理恢复出环境三维信息。在鱼眼相机的匹配中，也有不矫正图像，直接匹配的做法，这样做需要计算图像极线。

由于整个匹配的过程只需一个时刻的左右图像，所以也有人称为静态立体视觉。

被动式三维重建技术，被动式一般利用周围环境如自然光的反射，使用相机获取图像，然后通过特定算法计算得到物体的立体空间信息。

纹理恢复形状法

纹理法的基本理论为：作为图像视野中不断重复的视觉基元，实景三维，纹理元覆盖在各个位置和方向上。当某个布满纹理元的物体被投射在平面上时，其相应的纹理元也会发生弯折与变化。例如透shi收缩变形使与图像平面夹角越小的纹理元越长，投影变形会使离图像平面越近的纹理元越大。通过对图像的测量来获取变形，进而根据变形后的纹理元，逆向计算出深度数据。SFT对物体表面纹理信息的要求严苛，需要了解成像投影中纹理元的畸变信息，应用范围较窄，只适合纹理特性确定等某些特殊情形。所有在实际使用中较为少见。

三维深度信息的配准按不同的图像输入条件与重建输出需求被分为：粗糙配准、精细配准和全局配准等三类方法。粗糙配准研究的是多帧从不同角度采集的深度图像。首先提取两帧图像之间的特征点，这种特征点可以是直线、拐点、曲线曲率等显式特征，也可以是自定义的符号、旋转图形、轴心等类型的特征。随后根据特征方程实现初步的配准。粗糙配准后的点云和目标点云将处于同一尺度(像素采样间隔)与参考坐标系内，通过自动记录坐标，得到粗匹配初始值。

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