三维重建算法及实验室综述.docx

该软件可以用在三维人脸识别，三维医学图像等等。比较好用，而且积分要求少。有需要的朋友快来下载吧

基于计算机视觉的三维重建技术中关键点的检测问题，英文文档，比较好的资料

Visual SFM 作为经典密集点匹配的工具,可以很好地帮助我们理解和学习多视图像三维重建的过程和原理。

医学图像的三维重建技术的相关代码，包含的有相关VS2010的源代码

介绍深度学习在三维重建领域的应用及其相比传统方法的优势，包括基于深度学习的三维重建算法原理、流程及其实现方式。同时，结合实际案例详细分析其在医疗、教育、工业等领域的具体应用场景及效果。最后，对深度学习

针对现有运动恢复结构算法重建模型存在点云稀疏等问题,提出一种利用不同匹配数据进行模型重建的算法。首先通过对比上下文直方图(CCH)生成匹配数据,利用M估计抽样一致(MSAC)估算图像基础矩阵,进而分解

泊松算法在重建时物体边缘容易产生未封闭的曲面,最终建成的物体存在表面粗糙、孔洞等问题。基于此,提出一种改进的三维点云重建算法。该方法首先用统计滤波器对点云简化去噪,消除重建表面的锯齿状现象;然后建立点

医学图像三维重建中的关键算法,对于学习三维重建有所帮助。。

提出了基于ASIFT 图像匹配算法的三维重建算法。目前，基于图像序列的三维重建中， 一般采用SIFT 图像匹配算法。对于存在仿射变换的图像序列，ASIFT 算法较SIFT 算法能够获 得更多精确的稀疏

基于视觉的三维重建仍然存在较大局限性。通过介绍基于视觉的三维重建技术的主要方法及其研究现状，对各种方法优缺点进行了比较分析，期望能够对该领域有较全面的把握，进一步明确未来的研究方向。