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三维计算机视觉概述
资料介绍
三维计算机视觉是计算机视觉领域的重要分支，旨在通过计算机技术从二维图像或视频中获取、处理、分析和理解三维空间信息。它模拟人类视觉系统对三维世界的感知能力，为机器赋予理解物理空间的能力，在机器人导航、增强现实、医疗影像、工业检测等领域具有广泛应用。
一、核心任务与技术体系
（一）三维重建
三维重建是三维计算机视觉的核心任务，其目标是从二维图像序列或其他传感器数据中恢复场景的三维几何结构。主要方法包括：
· 立体视觉：模拟人类双眼视觉原理，通过计算不同视点图像中对应点的视差，利用三角测量原理恢复三维坐标。典型算法包括极线约束匹配、半全局匹配（SGM）和基于深度学习的立体匹配网络（如PSMNet）。
· 运动恢复结构（SfM）：通过多视角图像序列，同时估计相机姿态和场景三维结构。流程包括特征提取与匹配、相机标定、光束平差法优化等，广泛应用于文物数字化、城市建模等场景。
· 深度相机技术：利用主动式传感器（如Kinect的结构光、LiDAR的激光扫描）直接获取深度信息，快速生成点云数据，适用于实时三维建模。
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