项目介绍
近些年来，计算机视觉技术有了突飞猛进的发展，尤其是随着摄像机标定、特征匹配等相关算法的日益完善，基于图像的三维重建技术也有了长足的发展，其部分结果在重建精度和完整性上几乎可以同激光扫描结果媲美。这也使得该技术受到越来越多的关注，并在很多领域得到了广泛的应用。在工业上，立体视觉三维扫描仪实现了物体的高精度三维重建，这可以应用在工件铸造、数字雕刻等方面；在医学上，通过透视扫描可以重建出内脏的三维模型，有利于对病人病情的分析；在军事上，通过拍摄实战场地来重建出战场模型，从而实现在虚拟场景中指挥作战；在考古上，可以将历史古迹进行重建，并在虚拟场景中对损坏的部分进行修复，从而恢复出文物本来的模样；在虚拟现实、影视娱乐及三维测量等领域也都有广泛的应用。
本实验室的三维重建项目是由国家自然科学基金资助的面上项目（基于球形摄像机模型的全景三维重建研究，项目编号：61175031），三维重建的目的是从二维信息中恢复物体的三维几何结构，是Marr视觉理论的终极目标。三维重建的方法有很多，总体可以分为两大类，一类是主动视觉法，一类是被动视觉法。
主动视觉法就是人为地向周围场景发射结构光源，从结果图像中提取已知光源在场景中的投影信息，通过几何计算来获得场景的几何信息。主动视觉法主要有基于结构光的方法和基于激光的方法等。基于结构光的方法重建结果精度高，目前已有许多成熟的产品，但这种方法测量速度较慢，且不适用于室外场景。基于激光扫描的方法精度也比较高，但相应的设备非常昂贵，限制了它的推广。
被动视觉法对场景没有影响，设备可以简化到只用一只手持相机，其应用前景非常广泛。一般地，被动视觉法都是基于图像的，所以也称为基于图像的三维重建。基于图像的三维重建方法，就是要对相机成像过程进行逆变换，其困难之处在于，相机成像过程对应的数学变换是投影变换，投影变换是一种降维变换，其本质是一种不可逆变换，而基于图像的三维重建恰恰就需要对投影变换的逆变换方法和过程进行研究。基于图像的三维重建方法主要有：从阴影中重构三维形状的方法，从运动中恢复结构的方法和立体视觉法。