免费论文：多视图三维重建质量度量方法的研究

多视图三维重建度量研究如何定量的评估由多幅图像恢复三维物体模型的质量。目前已有的度量方法需借助三维扫描仪构建基准模型，以基准模型与对齐后的重建模型差值指示重建质量。然而在实践应用中，若已有三维扫描仪重构场景，常无需再使用基于图像的三维重建方法。本文提出一种无需三维扫描仪的多视图三维重建质量度量方法，从图像作为辐射度采样的物理本质出发，研究场景中光的传输模型，基于场景表面辐照度连续分布的基本假设，计算模型表面辐照度测量值和估计值，构建各向异性辐照度梯度值作为新的多视图三维重建度量指标。研究内容主要包括：1. 面向朗伯体表面的重建度量方法基于相机成像模型，确定模型表面与输入图像的对应点对，将辐照度由图像空间映射到模型表面的图形空间，获得模型表面辐照度的测量值。根据多视图三维重建的物理原理，建立完全漫反射表面的渲染模型，估算模型表面辐照度，获得模型表面辐照度的估计值。比较测量值和真实值的差异，计算各向异性辐照度梯度值评估重建模型的精度。度量方法可应用于完全漫反射表面，摆脱了三维扫描仪构建基准模型的限制约束，能够准确的指示重建误差。2. 面向一般漫反射表面的重建度量方法进一步推广面向朗伯体表面重建度量方法，考虑场景自反射和软阴影对场景表面辐照度连续分布基本假设的影响，建立更精确的光传递模型，通过估算模型表面的反射率消除重建模型本身纹理对度量结果的影响，采用测算的辐照度以及估计的辐照度差异的梯度，去除模型拓扑结构对度量带来的不利条件。改进的度量方法可适合于任意光照条件下的一般漫反射表面，能够准确指示重建误差，且不会受到阴影和反射率变化的影响。3. 基于度量结果的视点规划算法与应用基于本文提出的新的多视图三维重建度量指标，设计并实现了三维模型度量原型系统，并通过视点规划应用验证度量算法的应用扩展性。在视点规划中，对模型表面点分为两组：对于第一组中相机无法观察到的节点，增加至少两幅视图以完成该区域的重建；第二组是剩余重建中存在误差的节点，选择下一最优视点实现模型细化。视点规划算法可通过迭代执行不断提高重建模型的精度。实验结果表明，针对不同光照条件，纹理、拓扑和规模各异的场景重建结果进行度量，新的度量指标可正确的指示重建误差。在视点规划应用中，根据规划算法添加输入图像后，重建模型的完整度和精确度均获得提高。

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