MATLAB实现的立方体多视图三维重构模拟系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，通过模拟多视角立方体图像，实现从二维图像到三维模型的全流程重构。系统包含特征提取、相机标定、点云生成等核心模块，为计算机视觉研究提供完整的算法验证平台。

详 情 说 明

基于多视图几何的立方体三维重构模拟系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的立方体三维重构流程。通过模拟多视角拍摄的立方体二维图像，利用计算机视觉技术重建出三维立方体模型。系统包含图像采集模拟、特征点提取、相机标定、三维点云生成和表面重建等功能模块，最终可视化展示重构结果并评估重构精度。

功能特性

• 多视角图像模拟：生成至少6个不同视角的立方体二维图像序列
• 特征点检测与匹配：采用SIFT/SURF算法进行特征点提取和匹配
• 相机参数标定：利用已知的相机内参和外参进行相机标定
• 三维点云重建：基于多视图几何原理生成稀疏点云数据
• 表面网格重建：从点云数据重建立方体网格模型（包含面片和边线信息）
• 重构精度评估：计算顶点位置误差、边长误差等量化指标
• 三维可视化：直观展示原始点云和重建的立方体网格模型

使用方法

1. 配置输入参数：

- 设置相机内参矩阵（焦距、主点坐标等） - 定义初始相机外参（视角位置和姿态） - 指定立方体基本参数（边长、空间位置）

1. 运行主程序：

- 系统将自动生成多视角图像序列 - 执行特征点提取与匹配 - 进行三维点云重建和表面网格化 - 生成重构误差分析报告

1. 查看结果：

- 观察三维可视化图形 - 分析重构误差报告 - 验证重建模型的准确性

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox
• 硬件建议：4GB以上内存，支持OpenGL的显卡

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程控制，包括多视角图像序列的模拟生成、特征点的检测与匹配处理、相机参数的标定计算、三维点云的重建生成、立方体表面的网格化重构、重构结果的可视化展示以及重构精度的评估分析。该文件协调各功能模块有序执行，确保三维重构流程的完整性和准确性。