基于MATLAB的多视角图像稀疏点云三维重建系统

资 源 简 介

本系统利用MATLAB实现多视角图像的三维重建，涵盖图像预处理、特征匹配、相机参数估计与稀疏点云生成。支持三维可视化交互，适用于物体建模与场景还原。

详 情 说 明

基于多视角图像的稀疏点云三维重建系统

项目介绍

本项目是一个基于多视角图像序列的三维重建系统，能够从一组围绕物体拍摄的二维图像中自动重建出物体的稀疏三维点云模型。系统集成了图像预处理、特征提取、点云生成和三维可视化四大核心模块，采用计算机视觉领域的经典算法，实现从二维图像到三维模型的自动转换。

功能特性

• 自动特征匹配：使用SIFT算法自动提取并匹配多视角图像的特征点
• 相机姿态估计：基于多视图几何原理计算相机参数和相对姿态
• 稀疏点云生成：通过运动恢复结构（SfM）技术生成三维点云数据
• 交互式可视化：提供可旋转、缩放的三维模型查看界面
• 重建质量评估：自动生成重建精度评估报告

使用方法

输入准备

1. 准备多视角图像序列（JPG/PNG格式），建议分辨率不低于800×600像素
2. 可选提供相机内参矩阵文件（如已知）
3. 可选提供图像拍摄角度信息作为辅助数据

运行步骤

1. 将图像数据放置在指定输入文件夹
2. 运行主程序启动重建流程
3. 系统自动完成特征提取、匹配和点云生成
4. 查看生成的三维模型和评估报告

输出结果

• 稀疏三维点云数据（PLY格式）
• 相机姿态估计参数文件
• 可交互的三维可视化模型
• 重建精度评估报告

系统要求

软件环境

• MATLAB R2020a或更高版本
• 图像处理工具箱
• 计算机视觉工具箱

硬件建议

• 内存：至少8GB RAM
• 存储空间：1GB可用空间
• 显卡：支持OpenGL 3.0及以上

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制流程，包括图像数据的读取与预处理、SIFT特征的提取与跨图像匹配、基于多视图几何的相机姿态估算、通过运动恢复结构算法生成稀疏三维点云、重建结果的可视化展示以及最终精度评估报告的输出。该文件协调各功能模块的顺序执行，并处理中间数据的传递与整合。