MATLAB实现基于结构与运动恢复的稀疏3D重建系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现经典SFM算法，包含特征点提取匹配、相机位姿估计、三角测量等完整流程，能够从单目图像序列生成稀疏3D点云，并提供可视化功能，适用于计算机视觉和三维重建研究。

详 情 说 明

基于结构与运动恢复的稀疏3D重建系统

项目介绍

本项目实现了一套经典的单目结构与运动恢复（SFM）算法系统，能够从连续拍摄的图像序列中自动重建稀疏3D点云并恢复相机运动轨迹。系统完整覆盖了特征提取、匹配、位姿估计、三角测量和优化等核心流程，为三维计算机视觉应用提供基础重建能力。

功能特性

• 多场景适配：支持JPEG/PNG格式输入，兼容各种自然场景图像
• 鲁棒特征处理：采用SIFT特征检测与匹配，保证视角和光照变化下的稳定性
• 精确位姿估计：基于RANSAC的相机姿态求解，有效剔除误匹配
• 优化重建结果：集成光束法平差优化，提升点云和相机参数精度
• 直观可视化：提供点云与相机位姿的交互式三维显示界面

使用方法

1. 准备数据：将连续拍摄的5张以上重叠图像置于data/images/目录
2. 执行重建：运行主程序文件启动重建流程
3. 查看结果：在results/目录获取PLY格式点云和TXT格式相机参数
4. 可视化：程序自动弹出三维可视化窗口展示重建效果

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存建议：≥8GB（处理高分辨率图像时需更大内存）
• 图像规格：分辨率建议640x480以上，序列需保证30%以上重叠度

文件说明

主程序文件整合了完整的SFM流水线：首先通过特征检测与匹配建立图像间的对应关系，随后通过二视图几何计算初始相机运动并生成三维点，进而增量式添加新视图并通过三角化扩展场景结构，最后利用光束法平差对全部相机参数和三维点进行联合优化，最终输出精化的稀疏三维模型并生成可视化结果。