基于图像的场景三维建模

三月已过半旬，已是春暖花开的季节，也是我们科研爱好者最繁忙的一段时间。春天的到来，意味着新一届的学子即将离开学校，走向自己人生的第二段道路，也意味着您年伊始，所有的工作、项目、计划等都要开始步入正轨，在此，本平台祝愿各位事事顺心，事事顺利。

那今天就开始我们的正是话题——场景3D重建。

图像全自动三维建模系统

其中，图像三维建模系统框架如下：

核心算法之一：

融合辅助信息的全局式稀疏重建

核心算法之二：

混合式稀疏重建

核心算法之三：

多相机系统稀疏重建

核心算法之四：

邻域图像组最优选择

核心算法之五：

基于深度图融合的稠密重建

在上图中，从左到右分别是：Depth-map computation，Depth-map refinement，Depth-map merging。

核心算法之六：

天地点云融合

核心算法之六：

点云语义分类

说到语义，我在此插入一些话，就是最近谷歌的DeepLab V3+已经开源了，有机会想和大家分享一下相关知识，如有兴趣的您，可以期待下，谢谢！

其实，在这个领域还有很多核心算法模型，但是就会有人问，这类算法具体应用在哪呢？接下来和大家说说其具体应用。

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应用一：中国古代建筑三维数字化保护

恒山悬空寺：位于山西浑源县， 始建于公元491年，古代工匠根据道家“不闻鸡鸣犬吠之声”的要求建设了悬空寺，该寺距地面高约50米。

应用二：三维数字化城市

应用三：无人机三维地图构建

应用四： 天地、室内外融合三维重建

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本次参考内容来自中国科学院自动化研究所-模式识别国家重点实验室申抒含老师，如果有兴趣的朋友，可以去http://vision.ia.ac.cn进一步学习。本次内容简单，主要简单介绍场景构造的轮廓，如果想进一步探索研究，需要阅读大量文献，进一步深入学习！