【摘 要】
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研究了基于多视图立体视觉的三维重建方法．给定一组待重建物体的图像，利用传统的立体视觉技术计算每幅图像的深度信息；然后设计一个基于体素划分的模型融合方法，将图像的深度信息
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61170315);浙江省计算机软件与理论重中之重学科开放基金资助项目(ZSDZZZZXK07)
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研究了基于多视图立体视觉的三维重建方法．给定一组待重建物体的图像，利用传统的立体视觉技术计算每幅图像的深度信息；然后设计一个基于体素划分的模型融合方法，将图像的深度信息融合为一个完整的三维初始模型；随后，对初始模型进行全局的迭代优化，输出最终的重建模型．在构造体素网络图时，充分利用图像一致性度量建立体素之间的连接关系；在对模型迭代优化时，结合图像一致性度量和网格的光顺性准则．该方法能很好地处理纹理缺失的区域，获得完整的三维模型．实验结果证明：该方法能够重建高质量完整的三维模型．
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