基于MATLAB的SFM三维重建系统开发

资 源 简 介

本项目在MATLAB平台下实现了SFM（运动恢复结构）三维重建系统，能够从多视角图像序列中自动提取特征点、匹配对应点，并通过光束平差法优化重建结果，生成精确的三维场景模型。

详 情 说 明

MATLAB平台下的SFM（运动恢复结构）三维重建系统

项目介绍

本项目基于经典的SFM（Structure from Motion）算法，实现从多视角二维图像序列自动重建三维场景结构的功能。系统能够自动提取图像特征点，匹配多视角图像中的对应点，通过光束平差法优化相机参数和三维点坐标，最终生成稀疏点云三维模型。该系统为计算机视觉和三维重建研究提供了一个完整的MATLAB实现方案。

功能特性

• 自动特征提取与匹配：采用SIFT/SURF算法提取图像特征点并建立多视图对应关系
• 相机参数标定：支持相机内参矩阵（焦距、主点坐标）和畸变系数的标定与优化
• 多视图几何处理：基于对极几何约束估计相机位姿和三维点初始位置
• 光束平差法优化：使用Bundle Adjustment技术联合优化相机参数和三维点坐标
• 场景尺度估计：自动或手动估计场景的绝对尺度
• 三维可视化：提供可交互的三维点云可视化界面
• 重建质量评估：生成重投影误差统计、点云密度分析等评估报告

使用方法

1. 准备输入数据：将同一场景的多视角图像序列（JPEG/PNG格式）放置在指定目录
2. 配置相机参数（可选）：如有已知相机内参和畸变系数，可提供以提高精度
3. 运行重建系统：执行主程序启动三维重建流程
4. 查看结果：系统将输出稀疏点云数据（PLY格式）、相机位姿信息和质量评估报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox, Optimization Toolbox
• 内存建议：8GB以上（根据图像数量和分辨率调整）

文件说明

主程序文件实现了整个SFM三维重建流程的核心功能，包括图像数据读取与预处理、特征点检测与匹配、相机姿态估计、三角测量生成初始三维点云、光束平差法优化、重建结果可视化以及质量评估报告生成等一系列完整的三维重建任务。