说三维重建首先要从计算机视觉讲起。计算机视觉包含两个基本方向,物体识别和三维重建。图像识别的突破性进展源自于2012年卷积神经网络(CNN)的兴起。在此之前,计算机视觉的核1心研究方向是三维重建。因为在当时,对于图像的特征提取主要是通过三维重建的方法来定义和实现的。自2012年以来,图像的特征便逐渐由神经网络来自动学习。
三维重建的应用是很广泛的,对于自动驾驶、VR、AR等应用领域应用来讲,实景三维,三维重建是核1心技术,并且实时三维重建是必然趋势,因为我们生活在三维空间里,必须将虚拟世界恢复到三维,我们才可以和环境进行交互。
大势智慧是一家专注于真实世界三维数字化重建及三维数据服务的高新技术企业,公司在城市高精度三维建模、模型应用及语义化理解和文化遗产数字化保护领域具有***的技术优势和丰富实践经验。
稠密重建:
稠密重建是对整个图像或者图像中的绝大部分像素进行重建。与稀疏、半稠密相比,稠密重建对场景的三维信息理解更quan面,更能符合应用需求。但是,由于要重建的点云数量太多,相对耗时。
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深度值指的目标物体与测量器材之间的距离。深度值的大小只与距离有关,而与环境、光线、方向等因素无关,所以深度图像能够真实准确的体现景物的几何深度信息。通过建立物体的空间模型,能够为深层次的计算机视觉应用提供更坚实的基础。