基于特征点匹配的MATLAB三维重建系统

资 源 简 介

本项目实现了一个完整的机器视觉三维重建流程，通过MATLAB调用.c文件提取图像特征点矩阵，并利用三个核心文件完成特征匹配和三维坐标计算，最终将二维图像序列转换为三维点云模型。

详 情 说 明

基于特征点匹配的三维重建系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的机器视觉三维重建系统，能够将多视角二维图像序列转换为三维点云模型。系统采用SIFT特征点检测与描述、多视图几何三角化等核心技术，通过特征点提取、匹配和三维坐标计算流程，生成高质量的三维重建结果。

功能特性

• 多视图特征匹配：基于SIFT算法实现稳健的特征点检测与跨视角匹配
• 精确三维计算：利用相机内外参数进行几何三角化，计算特征点的三维坐标
• 可视化展示：实时显示三维点云模型和重建过程
• 质量评估：自动生成重建质量评估报告，便于结果分析

使用方法

1. 准备输入数据：

- 将多视角图像序列（JPEG/PNG格式）放置在指定目录 - 配置相机内参矩阵（焦距、主点坐标等） - 提供相机外参矩阵（拍摄位置和姿态） - 设置图像匹配参数（匹配阈值、最大特征点数等）

1. 执行重建流程：

- 运行主程序启动三维重建过程 - 系统将自动完成特征提取、匹配和三维计算

1. 获取输出结果：

- 特征点坐标矩阵（.mat格式） - 三维点云数据（PLY格式） - 重建质量评估报告（文本格式） - 三维模型可视化图形（Figure窗口显示）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 计算机视觉工具箱
• 至少8GB内存（建议16GB以上）
• 支持OpenGL的显卡

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，主要负责协调各个处理模块的顺序执行。它首先读取输入图像和相机参数，然后依次调用特征点生成、特征匹配、三维坐标计算等核心功能，最后完成点云数据的可视化和结果输出。该文件还包含重建过程的进度监控和错误处理机制，确保整个系统的稳定运行。