大势智慧是一家专注于真实世界三维数字化重建及三维数据服务的高新技术企业,公司在城市高精度三维建模、模型应用及语义化理解和文化遗产数字化保护领域具有***的技术优势和丰富实践经验。
三维重建的分类根据采集设备是否主动发射测量信号,分为两类:基于主动视觉理论和基于被动视觉的三维重建方法。
主动视觉三维重建方法:主要包括结构光法和激光扫描法。
被动视觉三维重建方法:被动视觉只使用摄像机采集三维场景得到其投影的二维图像,根据图像的纹理分布等信息恢复深度信息,云建模,进而实现三维重建。
经过配准后的深度信息仍为空间中散乱无序的点云数据,仅能展现景物的部分信息。因此必须对点云数据进行融合处理,以获得更加精细的重建模型。以Kinect传感器的初始位置为原点构造体积网格,网格把点云空间分割成很多的细小立方体,这种立方体叫做体素(Voxel)。通过为所有体素赋予SDF(Signed Distance Field,云建模软件,有效距离场)值,来隐式的模拟表面。
说三维重建首先要从计算机视觉讲起。计算机视觉包含两个基本方向,3d云建模,物体识别和三维重建。图像识别的突破性进展源自于2012年卷积神经网络(CNN)的兴起。在此之前,计算机视觉的核1心研究方向是三维重建。因为在当时,对于图像的特征提取主要是通过三维重建的方法来定义和实现的。自2012年以来,云建模系统,图像的特征便逐渐由神经网络来自动学习。
三维重建的应用是很广泛的,对于自动驾驶、VR、AR等应用领域应用来讲,三维重建是核1心技术,并且实时三维重建是必然趋势,因为我们生活在三维空间里,必须将虚拟世界恢复到三维,我们才可以和环境进行交互。
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