基于MATLAB的多视图三维重建与纹理贴图系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现从多视角图像序列自动重建三维模型并添加纹理。通过相机标定、特征匹配和三角测量生成稠密点云，最终完成带纹理的三维模型重建，适用于计算机视觉和三维建模应用。

详 情 说 明

基于多视图图像的三维重建与纹理贴图系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的从多视角图像序列重建带纹理三维模型的解决方案。系统通过相机标定、特征匹配、点云生成、表面重建和纹理映射等一系列流程，能够将普通二维图像转化为高质量的三维模型。适用于文化遗产数字化、产品展示、虚拟现实等需要三维建模的应用场景。

功能特性

• 精确相机标定：基于棋盘格或圆形标定板，自动计算相机内参（焦距、主点、畸变系数）和外参（旋转矩阵、平移向量）
• 多视图立体匹配：采用SIFT特征检测与匹配算法，实现稳健的特征点对应关系建立
• 稠密三维重建：从稀疏特征点扩展到稠密点云，还原物体表面细节几何信息
• 自动网格生成：基于点云数据构建三角网格表面模型
• 智能纹理映射：自动选择最佳视角图像，将原始纹理投影到三维模型表面

使用方法

数据准备

1. 准备相机标定图像集：拍摄10-20张不同角度和位置的标定板图像
2. 采集目标物体图像序列：围绕物体拍摄10-50张不同视角的JPG/PNG格式图像，确保相邻图像有足够重叠区域

运行流程

1. 将标定图像放入calibration_images目录，目标物体图像放入object_images目录
2. 运行主程序文件，系统将自动执行以下流程：

- 相机参数标定与估计 - 多视图特征匹配与稀疏重建 - 稠密点云生成与优化 - 网格表面重建 - 纹理映射与模型导出

1. 在output目录查看生成的三维模型文件

输出结果

• camera_parameters.mat：相机内参和外参数据文件
• point_cloud.ply：包含颜色信息的稠密三维点云
• textured_model.obj：带纹理的三维网格模型（配套MTL材质文件和纹理贴图）

系统要求

硬件环境

• CPU：Intel i5或同等性能以上处理器
• 内存：至少8GB RAM（推荐16GB以上用于处理高分辨率图像）
• 存储空间：至少2GB可用空间

软件环境

• MATLAB R2020a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox
• 操作系统：Windows 10/11, macOS 10.14+, 或Linux Ubuntu 18.04+

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，具体实现了相机参数标定、多视图图像的特征提取与匹配、通过三角测量方法生成初始三维点云、基于立体匹配技术构建稠密点云、采用表面重建算法生成网格模型，以及通过纹理投影与融合技术完成模型的纹理贴图等关键功能。该文件作为系统的主要入口，协调各模块顺序执行，确保从输入图像到最终纹理三维模型的完整处理链路畅通。