【IT168应用】12月14日下午，在CUDA学生研讨会上，来自北京航空航天大学的史英杰给到场的技术专家和学生分享了他们的研究成果--多视图三维重建(Multi-View Stereo)，获得了长安大学副教授柳有权的积极肯定，并提出了自己的意见和看法。

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▲北京航空航天大学的史英杰

　　首先，史英杰给大家介绍了自己的选题目标：

　　多视图三维重建(Multi-View Stereo)

　　输入：图片序列、相机参数。

　　输出：三维模型

　　设计并实现一个能够兼顾重建精度和效率的多视图三维重建算法，在取得较高重建精度的同时，通过GPU提高算法速度。

　　多视图三维重建的研究方法主要介绍了一下几种：

　　一、基于侧影轮廓线的方法：

　　原理：利用物体轮廓投影形成的视锥求交

　　优点：速度快

　　缺点：缺乏表面细节

　　二、基于颜色匹配的方法

　　原理：利用颜色信息求匹配点

　　优点：像素级重建、重建精度高

　　缺点：算法耗时、计算量大

　　三、深度图融合法

　　原理：将双目视觉重建出的多幅深度图融合为一个点云

　　优点：算法复杂度低、易于GPU加速

　　缺点：鲁棒性低、易受光照等因素影响

　　四、基于表面贴片的方法

　　原理：通过表面贴片对三维点进行优化求解

　　优点：多视图匹配增大鲁棒性

　　缺点：算法复杂、计算量大

　　目前仍然存在的问题主要有：

　　1、通过多目匹配的重建算法在点云扩张阶段会产生噪点累积。

　　2、重建算法计算量大、耗时严重。

　　研究思路：

　　通过一种渐进式的点云扩张方式，有效控制噪点的累积。

　　利用GPU进行并行加速，提高算法效率。

　　▲Harris算子

　　本质是一种角点，即图像中两个方向变化都剧烈的点。