三维重建代码

资 源 简 介

三维重建代码

详 情 说 明

在计算机视觉领域，三维重建是从多张二维图像中恢复物体三维结构的重要技术。基于Matlab的解决方案因其强大的图像处理工具箱而备受青睐。

核心逻辑分为三个阶段： 特征检测与匹配 通过SIFT或SURF算法提取两幅图像中的关键点，计算描述子。使用最近邻匹配或RANSAC算法筛选出准确的匹配点对，消除误匹配。

相机参数估计 根据匹配点坐标和相机内参（如焦距、主点），计算基础矩阵或本质矩阵，进一步分解得到相机相对位姿（旋转矩阵和平移向量）。

三维点云生成 利用三角测量原理，将匹配点对反向投影到三维空间，得到稀疏点云。后续可通过稠密匹配或表面重建算法优化结果。

关键细节： 匹配精度直接影响重建质量，需使用RANSAC去除异常值 若相机参数未知，需先进行标定或使用自标定技术 点云后处理（如滤波、网格化）可提升可视化效果

扩展方向： 结合深度学习改进特征匹配鲁棒性 增量式重建多视图场景 集成OpenMVG/MVS等开源库提升性能

注：实际开发中需注意图像分辨率和光照一致性，这对特征提取的稳定性至关重要。