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通过本文的研究工作，使得普通用户不需要花费高昂的费用购买深度摄像机，也能够在家里使用自己的电脑和Kinect，对日常物品进行三维建模。从最终重建后的结果可以看出，虽然由于设备精度的原因，三维模型的细节
基于二维视图特征的三维重建
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。
摘要: 医 学图像三 维 重建技术利 用二维 医 学图像序列 重建 出三 维模型,为 医 生提供直观、全面、准确 的病灶 和 正 常组织 信息,是 当今 医学影像领域研 究的 热 点之一。V T K
根据三维重建理论,基于目标的多角度视图,重建了目标表面的三维点云。利用德洛奈三角剖分法结合可见性原理,得到了目标的曲面和曲面面元的法线方向。根据粗糙面散射理论和目标表面的双向反射分布函数(BRDF),
针对基于Kinect传感器在对图像进行深度获取中图像精准度比较低的问题,严重影响了对三维物体的重建。对此本文提出采用对 特征点进行加权迭代最近点的方式,提高了对实验精准度。最后通过不同的方法的比较对本
中国科学院自动化研究所博士学位论文多视点三维重建技术研究姓名：张淮峰申请学位级别：博士专业：模式识别与智能系统
三维重建_ByC++_OpenGL_N个切面重建成三维立体图,已验证可以使用
该文档是基于Kinect的室内场景三维重建的思维导图，是一个大概的框架，适合初学者查看。
以双目立体视觉理论为基础, 采用基于模仿人眼的双目单视面所给出的规律, 设计出一套简单的三维重建算法。为了利用双目单视面的原理, 采用两个光轴交叉放置的相机来拍摄物体。对所得的两幅图片进行坐标转换,
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