MATLAB多视图几何三维重建算法完整实现

资 源 简 介

本项目提供基于多视图几何的经典三维重建算法完整MATLAB实现，涵盖特征提取、匹配、运动恢复结构和稠密重建全流程。支持多视图图像序列自动处理，可生成高精度点云和网格模型，适用于计算机视觉与三维建模研究。

详 情 说 明

基于多视图几何的经典三维重建算法Matlab实现全集

项目介绍

本项目提供一套完整的经典多视图几何三维重建算法的Matlab实现，涵盖了从特征提取到稠密重建的完整流程。系统能够基于多视图图像序列自动进行三维重建，生成精确的点云模型和表面网格。该工具箱适用于计算机视觉、摄影测量和三维建模等领域的研究与应用。

功能特性

• 完整的重建流程：实现从图像输入到网格生成的全流程三维重建
• 多算法支持：集成SIFT/SURF等经典特征提取与匹配算法
• 几何计算核心：包含对极几何、三视图几何等多视图几何计算方法
• 优化与精化：支持光束法平差优化，提高重建精度
• 稠密重建能力：采用基于块的多视图立体匹配技术生成稠密点云
• 质量评估：提供重投影误差等质量指标评估重建结果

使用方法

输入准备

1. 准备多视角彩色图像序列（JPG/PNG格式，至少3张不同视角图像）
2. 可选提供相机内参数矩阵（支持自动标定）
3. 可选利用图像EXIF元数据中的拍摄位置信息

执行重建

运行主程序文件启动三维重建流程，系统将自动完成：

• 图像特征检测与匹配
• 相机姿态估计
• 稀疏点云重建与优化
• 稠密点云生成
• 表面网格重建

输出结果

重建完成后将生成：

• 稀疏三维点云文件（PLY格式，含颜色信息）
• 稠密三维点云模型（PLY格式）
• 三角网格表面模型（OBJ格式）
• 相机姿态参数文件（文本格式）
• 重建质量评估报告（文本格式）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 优化工具箱（Optimization Toolbox）用于光束法平差
• 推荐内存：8GB以上（根据图像数量和分辨率调整）
• 磁盘空间：至少2GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了三维重建完整流程的核心功能，包括图像特征点的自动检测与精准匹配、相机内外参数的高效标定与优化、基础矩阵与本质矩阵的鲁棒估计、三维空间点的三角测量计算、基于光束法平差的重建结果精化、多视图立体匹配生成稠密点云以及表面网格模型的生成与导出等关键模块。该文件通过协调各算法模块的协同工作，实现了从输入图像序列到最终三维模型的全自动重建 pipeline。