【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉，具体为一种基于多视图的三维图像重建方法及系统。
技术介绍
1、计算机视觉是实现多视图三维重建的核心技术之一，涉及图像的获取、处理、分析和理解，旨在使计算机能够从图像或图像序列中提取高维数据。
2、图像处理技术用于预处理拍摄到的图像，包括去噪声、图像增强、色彩校正等，以提高图像质量，为特征提取和匹配提供更好的输入数据。
3、近年来，机器学习和深度学习在多视图三维重建中扮演越来越重要的角色，特别是在特征提取、图像匹配以及处理模糊、遮挡等复杂情况时的性能提升方面。
4、多视图三维图像重建技术的发展，使得从复杂场景中快速、准确地获得三维信息成为可能，对于推动相关领域的研究和应用具有重要意义。随着计算能力的提升和算法的进步，这一技术的应用范围和效果正不断扩展和提高。
技术实现思路
1、本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分...
【技术保护点】
1.基于多视图的三维图像重建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多视图的三维图像重建方法，其特征在于，使用具有高分辨率和宽动态范围的相机，从多个角度围绕目标物体拍摄，并确保每两个相邻视角之间具有30％以上的目标物体的图像重叠；在采集目标物体的图像时，使用统一的光照环境和背景，在目标物体上方布置环形光源，均匀地对目标物体进行照射。
3.根据权利要求2所述的基于多视图的三维图像重建方法，其特征在于，对采集的目标物体图片进行预处理，所述预处理包括图像质量评估、色彩校正、去除畸变以及图像增强；
4.根据权利要求3所述的基于...
【技术特征摘要】
1.基于多视图的三维图像重建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多视图的三维图像重建方法，其特征在于，使用具有高分辨率和宽动态范围的相机，从多个角度围绕目标物体拍摄，并确保每两个相邻视角之间具有30％以上的目标物体的图像重叠；在采集目标物体的图像时，使用统一的光照环境和背景，在目标物体上方布置环形光源，均匀地对目标物体进行照射。
3.根据权利要求2所述的基于多视图的三维图像重建方法，其特征在于，对采集的目标物体图片进行预处理，所述预处理包括图像质量评估、色彩校正、去除畸变以及图像增强；
4.根据权利要求3所述的基于多视图的三维图像重建方法，其特征在于，基于深度学习模型的特征提取方法，提取图像中目标物体的图像特征；所述深度学习模型为卷积神经网络，通过卷积神经网络，识别并提取出图像中的目标物体的图像内容；所述卷积神经网络包括输入层、卷积层、池化层、全连接层以及输出层；
5.根据权利要求4所述的基于多视图的三维图像重建方法，其特征在于，在提取出目标物体的特征图像后，根据目标物体中的特征图像重叠部分建立特征点，根据特征点建立目标物体图像的对应关系；使用结构从运动算法，通过多视图特征图像恢复出相机位置和方向，同时重建出稀疏的三维点云；利用已知的相机位姿和稀疏点云，通过多视图立体匹配算法生成密集点云；通过统计分析去除点云噪声，移除离群点云，再应用体素网格...
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