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一种基于GPU加速的三维场景重建方法，其特征是，它由以下步骤构成：步骤一、使用相机在不同的位置、不同的角度对场景进行拍照，获得真实场景的二维图像序列；步骤二、使用GPU并行加速的SIFT算法得到每幅图像的特征点，并进行特征点匹配；步骤三、使用Bundle Adjustment算法，自动获得所有图像的相机参数即相机矩阵，并得到特征点在三维空间中的位置，生成初始的稀疏点云模型；步骤四、使用PMVS算法，将之前由特征点重建出的空间点称之为种子点，扩散从种子点开始,利用相邻点具有相似的法向和位置的特性,逐步扩散重建出其周围的空间点，扩散结束后，进行过滤处理，将灰度一致性、几何一致性比较弱的点剔除，得到稠密的点云模型；步骤五、对每一幅图像进行图像分割，得到前景和背景，然后通过点云反投影到图像中，把错误生成的点去掉，第一次精炼点云，然后使用低通滤波器对三维模型进行滤波，滤掉一些高频噪声孤立点，第二次精炼点云；步骤六、对生成的点云使用KNN的思想计算点云中每个点的法向向量，然后将向量投影到一个球面的cell中，计算点云的主方向、次方向和第三方向，再计算旋转矩阵，将点云的主要法向与三维空间的坐标轴方向一致；步骤七、重新组织点云的存储结构，把点云放在空间八叉树中，然后从最上方的点进行A*搜索，增量的搜索三角片面，将点云网格化；步骤八、从二维图像中找到网格化后所有三角片面对应的纹理，然后通过GPU进行纹理映射，最终渲染出整个场景。 |
