基于MATLAB的多视图几何与深度学习三维场景重建系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现从多视角图像序列自动重建精细化三维场景模型，集成相机标定、稠密点云生成、网格重建与纹理映射功能，结合深度学习优化细节并降低噪声。提供交互式可视化界面，支持三维模型编辑与导出。

详 情 说 明

基于多视图几何与深度学习的精细化三维场景重建系统

项目介绍

本项目是一个先进的三维场景重建系统，旨在从多视角二维图像序列中自动生成高精度的三维模型。系统深度融合了传统多视图几何理论与现代深度学习技术，实现了从相机标定、稠密重建到网格生成与纹理映射的完整流程，并提供了交互式工具对结果进行优化与编辑。适用于文化遗产数字化、三维建模、虚拟现实等多个领域。

功能特性

• 全自动三维重建流程：支持从图像序列输入到带纹理三维模型输出的端到端自动化处理。
• 高精度多视图立体视觉（MVS）：采用先进的MVS算法，生成细节丰富的稠密点云。
• 智能点云优化：集成基于PointNet++的深度学习模块，用于点云去噪与缺失部分补全，显著提升模型质量。
• 高质量表面重建：利用泊松表面重建算法，从点云生成平滑、水密的三维网格表面。
• 智能纹理映射：自动生成高分辨率纹理贴图，真实还原场景外观。
• 交互式可视化与编辑：提供图形界面，支持三维模型的旋转、缩放、平移、编辑、测量与导出。

使用方法

1. 准备数据：收集目标场景的多视角图像（JPEG/PNG格式，不少于10张，分辨率建议1080p以上，重叠度大于60%）。可将相机参数文件（如XML/YAML）置于图像目录。
2. 系统配置：根据“系统要求”安装必要依赖库，并确保硬件达标。
3. 运行主程序：执行系统主入口文件，启动图形用户界面。
4. 加载与处理：

* 在界面中选择图像序列所在文件夹。 * 点击“开始重建”按钮，系统将自动执行相机标定、稀疏重建、稠密重建、网格生成与纹理映射等步骤。

1. 查看与导出：

* 在可视化窗口中查看生成的三维点云和网格模型。 * 使用内置工具进行模型编辑或测量。 * 满意后，将最终模型（点云PLY、网格OBJ、纹理PNG）及辅助报告导出至指定目录。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Ubuntu 18.04 LTS 或更高版本，macOS Monterey 或更高版本。
• 编程环境：MATLAB R2021a 或更高版本。
• 必要工具包：MATLAB Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox, Deep Learning Toolbox。
• 硬件建议：

* CPU：英特尔 i7 或同等性能及以上。 * 内存：16 GB RAM（最低），处理大型场景建议 32 GB 或更高。 * GPU： NVIDIA GeForce GTX 1060 或更高性能显卡（强烈推荐，用于加速深度学习模块）。 * 存储：至少 10 GB 可用硬盘空间。

文件说明

main.m 文件作为整个系统的核心控制与调度中心，主要负责图形用户界面的构建与事件响应。它整合了从图像输入、相机参数解析到三维模型生成与展示的全流程功能模块，并提供了用户进行交互操作的接口，最终实现对结果模型的编辑处理与数据导出。