文 献 综 述
三维重建技术作为计算机视觉(Computer Vision) 、计算机图形学(Computer Graphics)以及数字图像处理(Digital Image Processing)交叉的一块领域，越来越被科研工作者们所重视与广泛应用。基于图像的三维重建是根据若干幅图片来恢复物体和场景的三维模型的方法。与传统的利用建模软件或者三维扫描仪得到立体模型的方法相比,基于图像三维重建的方法成本低廉,真实感强,自动化程度高,因而具有广泛的应用前景。
一、基于图片的三维重建简介
基于照片恢复空间实体或者场景是计算机图形学和计算机视觉中的一个重要的分支课题。照片真实地反映了空间实体表面纹理与深度信息，通过对图像信息 的提取和处理可以建立二维照片图像到三维实体空间拓扑结构的桥梁。
客观世界在空间上是三维的，而获取的图像是二维的。尽管图像中含有某些形式的三维空间信息，但要真正在计算机中使用这些信息进行进一步的应用处理，就必须采用三维重建技术从二维图形中合理地提取并表达这些三维信息。借助三维重建技术能够从二维图像出发构建出具有真实感的三维模型，为进一步的场景 变化和组合运算奠定基础，从而促进图像和三维重建技术在各个领域的广泛应用。获取的三维模型可以广泛应用于视频游戏，虚拟场景漫游，工业自动设计，建筑 原貌恢复以及文物档案保存等方面。
基于图像的三维建模已经能广泛的应用于很多领域，但是目前这种技术具有哪些难点和问题呢?在三维建模领域，当前国内外的学者主要集中于三个问题的 研究：效率(Efficient)、精确性(Accurate)和鲁棒性(Robust)。下面将详细介绍这三个方面。
第一个方面涉及建模的效率问题。速度的改进可以体现在两个方面。一是硬件方面，现在有大量的图形处理被集成到硬件中，大大加快了处理速度。同时计 算机硬件又以摩尔速度更新，也为建模处理提供了良好的条件，但是就如同讨论 算法问题一样，我们对建模效率的提高不能仅仅限于对硬件厂商的热切期望。提高建模效率第二个方面就要从建模算法本身的速度着手，这也是最根本的一种方式。因此对三维建模算法如何简化、分解、降低算法的复杂度就成为解决问题的出发点。在解决问题的过程中，需要结合计算机视觉、几何投影、光学成像原理等诸多方面的因素。
第二个方面涉及到三维模型的拓扑精确度以及纹理映射，光照模型的处理。 任何物体到具有它本身的材质信息，在不同的环境下，我们的眼睛看到的物体呈 现不同状态。当今，人们还能够简单的分辨出电脑所展示的复杂物体是真实拍摄的还是电脑制作的。由此可见计算机生成的模型还没有达到可以以假乱真的效果。 如何建立环境光照模型，如何给不同材质的物体表面应用光照模型，如何把物体 表面所体现的材质信息，纹理信息和物体拓扑结构建立对应关系也是一大难点之处。
第三个方面涉及到重构方法的普适性或鲁棒性，生成三维模型的方法有很多， 但是至今没有哪一种方法可以很好的重构各类物体，每一种方法都有一个适用范围，这给实际模型生成工作带来了很大的麻烦。出现这样的问题原因在于每一种方法用于重构所获取的信息不同，如何结合各种不同方法的优点提出一个具有一般普适意义的方法也是三维建模中的一个重要难点。
根据基于图像的三维重建的研究目标，如何构建三维模型，如何构建真实的三维模型，如何快速构建模型?这些问题就是我们工作所需要解决的。如何选取 一个适合的算法，既能准确快速的重建出模型，又能保证算法适用于多种情况，也是三维重建急待解决的问题。
