数字图像处理技术在三维重建中的应用研究

摘要：本文简要概述了数字图像处理技术和计算机三维重建技术的应用及发展现状，重点介绍了基于二维数字图像的计算机三维重建过程，包括图像的获取，图像增强、定位校正和图像分割等预处理技术，以及三维重建技术的特点。介绍了常用三维成像软件，进一步分析了制约数字图像三维重建发展的主要因素以及需要进一步研究的问题。

关键词：数字图像处理 计算机三维重建 应用

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）10-0066-01

数字图像处理技术是指应用计算机对数字图像信息进行处理，涵盖了计算机科学与技术、数学、光物理学等多个领域。数字图像可以小到电子显微镜的图像，大到遥感图像、航空照片或者天文望远镜的图像，因此在生物医学工程、工业、农牧业、国防军事、多媒体等方面都有着十分广泛的应用。物体三维重建是数字图像处理的重要内容。人眼看到的世界是三维立体的，但是传统照相机、CCD或者CMOS图像传感器获取的图像都是二维平面的，不具备深度信息。这种二维成像系统限制了人类对真实世界中复杂的物体的感知和理解的能力。计算机三维重建的出现，突破了传统二维成像系统的局限，重建后的图像直观、逼真，可任意旋转、逐层剥离以及定量分析，显著提高了人类对世界的认识理解能力。

1 计算机三维重建

计算机三维重建是利用计算机数字图像处理技术根据真实场景的数据重建出具有准确几何信息和照片真实感的三维模型，并可进行多角度显示的技术。这些精确的三维模型，不仅能用于场景可视化和虚拟漫游，还可以满足数据的存档、测量和分析等更高层次的需求，尤其适用于辅助教学、生物医学工程、医学诊断、航天、工业测量、地理信息、数字文物和古建筑、电子商务等多种领域。

计算机三维重建方法有两种：一种是利用精密的硬件设备，如激光扫描仪、深度扫描仪等，直接测量出物体表面点的三维坐标。这种方法是直接对三维物体的空间信息进行处理，精度较高，但是设备要求极高，因此极大地限制了该技术的使用。另一种是通过相机或摄像机获得二维数字图像，然后通过数学模型计算出物体的三维结构。后一种方法数字图像容易获得，但重建结果易受到其他因素的影响，本文就此方法展开研究。

2 二维数字图像的三维重建

2.1 二维数字图像的获取

二维数字图像的获取包括物体外观图像的获取和物体内部图像的获取。物体外观图像的获取通常通过2台以上照相机或摄像机从不同角度拍摄，比如3D电影的制作。物体内部图像的获取，通常为断层扫描或连续切片成像，比如计算机X射线断层扫描（CT）、激光扫描共聚焦显微镜（CLSM）成像、生物标本连续切片的显微成像等。

2.2 二维数字图像的预处理

二维数字图像通过三维成像软件来处理，不同领域有各自适用的软件，比如：3D Studio Max，适用于广告、影视、工业和建筑设计、游戏的三维成像和动画；Amira，Mimics，适用于识别生命科学和生物医学数据；Oasis montaj，适用于地球物理勘探、钻探、地球化学勘探等。软件对图像经过增强、图像定位校正和图像分割等预处理后进行三维重建。

图像增强：现在的数字成像技术，基本可以得到分辨率高、清晰度好的图像，但如果前期成像较模糊，可以通过对比度增强、Gamma校正、锐化或噪声消除等方法进行处理，以突出目標区域。

定位校正：多台相机或摄像机从不同角度拍摄的物体外观图像、生物标本连续切片的显微成像由于不能准确定位，还需进行图像定位校正。

图像分割：在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些特定的、具有独特性质的区域感兴趣，这些区域称为目标或前景（其他部分称为背景）。可根据灰度、颜色、纹理和形状等提取感兴趣目标，从而把图像分割成若干互不交迭的区域，并使这些特征在同一区域内呈现出相似性，而在不同区域间呈现出明显的差异性。常用的分割方法有：基于灰度阈值的图像分割、交互式图像分割、基于活动轮廓或者形变模型的分割等等。针对不一样的图像和待分割的图像特点，可以选择不一样的分割方法。图像分割是图像处理的基本前提，同时也是一个经典难题，到目前为止还没有一种图像分割方法是通用的。

2.3 图像的三维重建

二维数字图像的三维重建技术有两种：表面绘制和体绘制。举例而言，你站在一辆汽车前，只能看到外观，但无法观察到车子内部的结构如发动机，这是表面绘制；假设汽车和车内中的结构都是半透明的，就可以同时看到所有的细节，这就是体绘制所要达到的效果，即三维透视。表面绘制是表示三维物体形状最基本的方法，可以提供三维物体形状的全面信息。它是从数字图像中抽取一系列相关表面，并用多边形拟合近似后，再通过传统的图形学算法显示出来。体绘制是依据三维体数据，将所有体细节同时展现在二维图片上，可以在一幅图像中显示多种物质的综合分布情况，并且可以通过不透明度的控制，反应等值面的情况。该方法特别适合于云雾、流体、大脑软组织、气体等无固定形状的体数据图像的生成，产生的图像真实感强。

3 面临的问题

二维数字图像的三维重建是数字图像处理技术十分活跃的研究方向，虽然这一领域的发展十分迅速，但仍有一些方面是需要进一步提高。（1）提高计算精度：图像分割是人工手动完成，然后通过数学方法来实现，这涉及到个人知识熟悉程度和计算精度，如果个人经验不足，或者计算精度不够，则图像效果不符合客观实际，不一定能够达到人眼识别的舒适度。因此，基于专业知识的图像分割标准化方面还有待进一步研究。（2）计算精度和处理速度之间的矛盾：图像处理需要巨大的数据运算，运算量远大于文本处理，所以在提高运算精度的同时还要考虑提高运算速度。（3）计算机三维重建是研究工具，必须加强交叉学科间的联合研究，才能够在推广应用上取得进步。

参考文献

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[2]孙宇阳.基于单幅图像的三维重建技术综述[J].北方工业大学学报，2011，23（1）：9-12.

[3]耿欢，覃文军，杨金柱，曹鹏，赵大哲.基于CT影像的肺组织分割方法综述[J].计算机应用研究，2016，33（7）：1929-1935.

收稿日期：2016-08-15

作者简介：马逸丹，女，汉族，山西晋城人，在校生。