人类从自然界获取信息最主要依靠的是视觉，图像是对事物的客观反映，是人类处理视觉信息的基础。人类的视觉系统能够获取图像，进一步分析图像，从而得到图像中的信息和内容。近年来，人工智能逐渐进入大众眼帘，主要进行的就是对人类智能的模拟和扩展技术的研究。而其中，计算机视觉从各技术中脱颖而出，成为当下十分热门的研究方向。

在计算机视觉中，三维重建是图像处理中十分重要的技术之一。工程技术应用中，一般需要事物的三维空间信息，而目前大多数图像采集装置获得的都是二维平面图像。对二维图像处理，利用基于图像的三维重建技术，得到物体的特征信息，重建出原本的三维重建模型。这种技术相对于用激光扫描仪等三维数字物体设备来获取物体的空间信息并进行重建，具有成本低廉、精度较高等特点，因此被广泛应用于军事、工业、医学、航空航天等领域。

摄像机拍摄物体得到图像，这是一个将三维转化为二维的过程，基于图像的三维重建算法，基本原理是从投影图像中提取特征信息，然后重新匹配，进而恢复成原本的三维空间模型，相当于是照相的逆过程。其难点在于由于图像存储的局限，加上拍摄时环境因素如光照、角度等影响，只能存储空间某一方向的某些信息，大量其他方向信息丢失。如何有效提取利用已知信息，精确匹配，找回并确立物体的三维空间结构，经过国内外学者孜孜不倦的奋斗研究，取得了一定的进展。

国外1992 年卡内基梅隆大学的Tomasi等人在正交投影的前提下，通过仿射分解的方法，计算物体的三维坐标的信息，重建物体空间模型，但由于捕捉追踪的关键点很少，成模质量一般；1998 年加拿大学者在Rekon 项目中，利用二维图像中各元素之间的几何约束关系，提出基于图像的人机交互式的建模系统，依靠约束条件建立方程，由线性迭代法求解出关键点在空间的具体位置，实现重建工作。而实际上方程求出的闭合解与真实解存在一定的偏差，精度较低；2006 年，来自美国的 Snavely等人利用景点的多幅无序图像，开发了一个大型的交互式浏览的重建系统，能够处理提取空间信息，最终得到该景点的重建结果；2014年德国学者提出了立体视觉的重建算法和物体表面重建的算法，各模块相互独立，能够整体协作同时亦可单独使用。

在国内，基于图像的三维重建研究进展虽然起步晚，但发展迅速：中科院自动化开发出CVSuite 软件，基于立体视觉原理，依靠三张来自不同拍摄角度的图片，提取不同方向信息，然后重建了物体三维空间结构；浙江大学刘刚等人设计出的一套交互式的基于图像的场景建模系统，系统输入多幅按照一定轨迹拍摄的照片，经过演算得到所需事物的空间信息；天津大学的陈明舟根据光栅投影的成像原理，提出了基于主动光栅投影的立体视觉重建算法，能够有效得到物体的轮廓信息，从而重建三维物体的空间模型。

基于序列图像的三维重建算法的研究可以说意义非凡，对于浩瀚宇宙，在航空航天事业中，它可进行对未知天体的探查，也可对应用于对已知天体如月球的表面结构的深入研究；对于未来科技，它可应用于人工智能和机器视觉，帮助机器人更有效的获取物体信息；在现实生活中，它可应用于工程测绘，医学成像及分析诊断，军事无人机侦查等。可以预见，在不久的将来，随着此项技术的成熟和完善，社会将会迎来大飞跃般的迅猛发展。

2. 研究的基本内容与方案

本设计主要研究的是基于序列图像的三维重建算法，最终目的在于建立一个完整的三维重建系统。要想实现最后的重建，首先在于二维图像的获取，这部分需要了解相机成像的原理，即相机是如何将三维空间坐标点映射到二维平面的，这部分需要注意的是世界坐标系、相机坐标系和图像坐标系之间的关系。本设计准备利用双目相机进行多角度拍摄来获取双目图像；然后利用张正友标定的方法来进行相机标定，利用MATLAB中的工具箱，获取相机的内外参数 。

特征点的提取和匹配是三维重建的核心，也是设计的重点，初步准备利用MATLAB软件进行仿真，在分析了解传统几种典型的算法如SIFT和SURF的基础上，实现仿真功能。特征匹配的误差点准备利用RANSNC算法进行剔除，这部分准备在传统的算法基础上提出创新，进行相关改进。最后在得到图像对应点之间的匹配关系之后，所要进行的工作就是根据条件求解出投影矩阵的大小，进而求出三维空间坐标，在得到物体的三维点云之后，贴上纹理图，就能够以此实现物体表面的三维重建工作。

整体设计主要的研究流程图如下：