李宸鑫

摘要

随着计算机视觉技术的不断发展，三维重建图像处理技术也成了研究的一大热点。本文开篇介绍了三维重建技术的基本概念，随后介绍了三维重建技术的三大基本方式，其中详细介绍了四种以深度信息为基础的三维重建技术。最后概述介绍了三维重建技术的研究现状和三个主要应用领域。

【关键词】三维重建图像处理技术 深度信息计算机视觉

有研究证明超过70%的复杂认知过程都需要视觉活动来完成。随着科技的发展，计算机视觉成为了一种新型的技术，让计算机能像人类一样可以感知认识外部世界。三维重建技术就是计算机视觉的重要组成部分，计算机软件通过处理深度数据将现实环境转换成计算机逻辑语言。目前来说三维重建技术构建的模型已经成功的应用到许多领域。

1 三维重建技术

通过特定的软件将矩阵形式的图像进行处理并且可视化，构造出能够用来分析和处理的三维虚拟模型的过程就是三维重建技术。利用计算机来模拟人眼对物体进行识别，然后通过特定的软件来对得到的图像进行相关数据处理，获得特定场景的三维图像信息就称为计算机视觉。作为一种数字化技术，三维重建技术不同于传统的几何建模技术，其拥有诸多优点，例如：适合复杂化的模型、便于处理修改等等。

2 以深度信息为基础的三维重建

随着技术发展到现在，三维重建技术己经发展到很多领域，例如：人工智能识别、计算机图形学等等。目前来说三维重建的方式有以下三种：

2.1 建模软件

这种方式主要是以相关建模软件为基础，类比于人眼观察的过程。虚拟物体在被软件模拟的过程中可以被测量出尺度、形状、大小以及周边环境，最后获得一个虚拟完整的三维图像。这种方式一般应用在3D电影中可以提高电影的分辨率和立体感;应用在售楼部可以更好地给购房者展示房屋的立体结构。虽然这个技术的应用优点很多，但是对操作人员的要求很高，要求建模人员有一定的计算机基础和相关艺术功底。而且在应用的过程中有很多条件和真实环境存在出入，从而导致建模的结果出现一定的偏差。因此在这一技术上仍存在一定的提升范围。

2.2 二维静态图像

这种技术是利用多幅静态图像中相互有位置关系的点来判断出图像距离相机的位置、相机的具体参数以及相机的运动情况。这一技术的基本原理是空间投影技术，目前来说这种技术的门槛较低、成本也不高，对操作人员的技术要求不高，因此已经广泛的应用于实际场景之中。但是其模型构建的效果受其他因素影响较大，例如：相机自身的分辨率、成片效果以及摄制环境。

2.3 深度信息

这种方式是利用深度信息为基础来构建三维虚拟模型，主要的思想是利用仪器投射激光簇到物体表面，利用光点来记录物体的表面信息，得到物体的几何形状结构信息之后再进行可视化处理。此类方法也称为主动构建法。现在常用的以深度信息为基础的三维重构技术主要有以下四种类型。第一种：结构光法主要包含两个过程，首先将可编码的激光束投射到物体上，形成特征光点。随后利用几何原理得到光点与光源之间的距离，获得光点的深度信息，构建出虚拟模型。结构光法适用于结构复杂、表面变化复杂的物体。第二种：飞行时间法。这种方法主要利用发射的红外线、超声波或者是电磁波信号的发射与接收的时间间隔来获得物体的深度信息。这种方法虽然成像速度极快，但是精度差、分辨率低，并且容易受到周围环境的影响，需要在后期对数据再进行处理，而且这种方法需要使用到特定的相机，这种相机造价高，因此使用者较少。第三种：莫尔条纹法。这种构建方法的光源是用两簇等间隔的图案进行小角度的相对运动来形成干涉条纹，从而获得物体的深度信息。图1展示的就是莫尔条纹测试过程的示意图。第四种是三角测距法。这种方法是利用红外线在物体上的反射光来对物体的深度信息进行测量的。首先通过光源对物体进行投射，然后光在物体表面发生了反射，反射光被电荷耦合元件传感器（CCD）接受。反射光的角度、强度等信息和物体的运动有关，因此可以通过反射光倒推出物体的运动信息。

3 以深度学习为基础的三维重建技术的研究现状与应用领域

3.1 研究现状

目前Kinect是最应用最为广泛的深度传感，所以目前已经有很多研究组针对Kinect进行深度信息的研究，其中主要包含了以下几个方面：算法、系统、GPU、多个Kinect优化、噪音等。以算法为例，研究人员将Kinect平稳移动从而将场景从二维转化为三维。图2是Kinect传感器的结构示意图，主要包含了红外、彩色攝像机和红外投影设备。

3.2 应用领域

目前来说三维重建技术主要应用在以下三个方面：

3.2.1 设计构建电子地图

可以将探测深度信息的设备搭载在无人机上，然后通过无人机在空中对目标地点进行扫描，从而对物体进行位置、形状、结构的扫描，获得相应的电子地图。

3.2.2 考古与文物保护

通过三维重建可以构建出不同时期的文物形貌，例如开发期、保护期和修护期等等。这些数据对文物的开发和保护都有着重要的意义，例如可以通过这些数据可以对文物快速进行复原，也可以将文物更多样的的展示给大众。

3.2.3 临床医学

现在常见的医学成像都是二维图像，如果能够将三维重建技术应用于医学领域就可以详细的向医生展示病人的身体情况，有助于快速精准的判断病变情况。

参考文献

[1]马彦珍.基于深度信息的三维重建图像处理技术研究[D].太原：中北大学，2018.

[2]邱兆文，张田文.文物三维重建关键技术[J].电子学报，2008（12）.

[3]陈晓明，蒋乐天，应忍冬.基于Kinect深度信息的实时三维重建和滤波算法研究[J].计算机应用研究，2013（04）.