文 | 影玉楼
编辑 | 影玉楼
«——【·前言·】——»
动态三维重建是基于多个视点捕获数据创建运动物体的三维模型过程。它被用来实时重建物体的形状和运动，使其应用于各个领域，包括医学成像、机器人、娱乐和工业工程。
基于光栅投影动态三维重建是一项重要技术，有可能改善机器人、游戏、VR/AR模拟和计算机视觉等各个领域的实时三维扫描和识别。
在这篇文章中，我们对基于栅格投影的动态三维重建的最新研究进行了回顾。具体来说，我们讨论了它的应用、挑战以及该领域的最先进技术。
«——【·动态三维重建的机制·】——»
动态三维重建包括不同视角捕捉物体或场景运动的若干数据帧，然后将它们融合成一个单一的模型。这是通过硬件、软件和算法的组合来实现的。
硬件：高质量相机和传感器被用来从多个角度捕捉图像或深度数据。先进的系统可以使用各种传感器，如结构光、立体成像、飞行时间相机、激光雷达或运动结构摄影技术。每种类型的传感器在精度、分辨率、范围和操作条件方面都有自己的特点。
软件：先进的计算机视觉技术和专门的软件包被用来结合来自多个传感器的数据，并在聚类算法的基础上提取高级信息，如轨迹、几何和材料分割。
算法：复杂的算法如实时跟踪-体积交叉扩展、图形切割优化和变异技术被用来融合多个传感器捕获的数据，并产生物体形状和运动的动态模型。
这些算法还考虑到了传感器的噪声和不确定性，以产生尽可能准确的重建。动态三维重建是利用从不同角度捕获的多个数据帧重建运动中物体的三维结构的过程。它涉及捕捉和分析动态物体，以实时创建一个准确的模型。
医学成像：动态三维重建在医学成像中发挥着重要作用，特别是在手术规划和导航方面。在这一领域，该技术通过创建使用传统二维成像系统难以看到的器官或组织的精确三维模型，帮助可视化身体的内部结构。
外科医生可以在手术中使用这些精确的模型来指导他们完成复杂的手术，从而有可能改善结果并降低风险。
机器人技术：动态三维重建在机器人领域也有广泛的应用，它在开发自主机器人和无人机方面具有至关重要的意义，这些机器人和无人机能够以最佳的精度实时安全地进行空间导航。
自主机器人需要一个可靠的环境地图来准确执行任务。这项任务通常需要使用提取深度信息的传感器，如飞行时间相机与其他传感器如激光雷达（旋转激光雷达）相结合，将信息碎片转化为可操作的视觉数据格式，以获得精确的动态表示。
娱乐：动态三维重建技术在娱乐业越来越受欢迎，特别是在游戏领域。该技术实现了对环境的实时扫描，使游戏开发者能够创造出身临其境、精确和互动的虚拟世界。
通过无缝同步体验，游戏者可以在游戏时自由移动，确保他们感觉自己是游戏环境的一部分。
工业检测：基于光栅投影的动态三维重建在工业检测方面有应用。该技术能够自动检测制造过程中可能存在的缺陷或瑕疵，生成完整的三维模型、详细的结果报告以及未来研究和改进的潜力。
由于动态三维重建过程，检测速度大大增加，优化了操作性能，减少了错误，确保了有效的质量保证。
文化遗产保护：动态三维重建在文化遗产保护方面有着重要的应用，包括文物、考古遗址、雕塑、纪念碑等等。它提供了一种有效地保护和恢复文化和历史遗产的手段，使研究人员、批评家和历史学家都能研究和分析重要的文化物品，
同时也能从世界任何地方提供他们的经验。动态三维重建技术可以帮助修复工作，在评估文物结构完整性的同时捕捉到微小的细节。
«——【·动态三维重建的挑战·】——»
计算要求：动态三维重建的一个重大挑战是其计算要求。实时重建一个物体的三维结构需要高性能的计算能力，处理大量的数据，同时保持传感器之间的精确同步。
这些计算通常需要实时并行处理大量的数据集，这可能是资源密集型的，而且很费时间。具有高CPU和GPU配置的先进硬件对于并行和实时地执行复杂的操作和处理任务以确保准确性至关重要。
低光照条件和视觉噪音：动态三维重建面临的另一个挑战是低光条件和视觉噪音，这可能会影响深度传感器的性能并降低重建图像的精度。
在低光照条件下，RGB相机捕捉准确距离数据的能力有限，其他主动传感工具可能无法发挥最佳性能，可能导致后期分析中的形状或结构失真。传感器振动引起的移动和其他环境异常造成的视觉噪音，也可能在后期处理中降低三维模型的准确性。
通过硬件和软件的综合应用，找到多种解决方案来解决这些限制，有可能提高可视化精度，最大限度地减少计算费用，并改善传感器信号的信噪比。
处理非刚性物体的困难：非刚性物体，如移动的组织和可变形的实体，在动态三维重建中比刚性物体更难处理。
这些物体在受到外力作用时通常会发生变形，因此很难仅用从不同角度捕获的数据来创建一个精确的三维模型。
虽然静态环境提供了一个更容易的重建，相反在快速运动过程中，使轻微的变形和摇晃运动对传统的RGB-D相机来说是不可能的，可以用新的高频结构光相移装置有效地处理。
其他改进措施，如快速动态光学孔径测量显示，可以说明运动过程中的质量或体积变化，可能在未来的实时应用中大幅提高准确性。
数据整合的困难：综合数据，融合算法负责将成千上万的图像融合成一个三维物体。整合来自多个来源数据是一项挑战性的任务，需要对传感器进行适当的校准，确定捕获最佳数据帧所需的适当位置和位置，以减少重叠或采样不足。
在一个物体的某些区域，从任何给定的角度都有不可见的情况，这个过程带来了巨大的挑战，需要其他方法来恢复未观察到的区域。为了应对这一挑战，研究人员开发了不同的技术，如表面重建或网格修复选项，以利用先进的优化方法，更准确地融合来自不同来源的数据。
最先进的技术：近年来，各种基于光栅投影的三维重建技术已经被开发出来。最先进的算法可以分为两类：被动和主动重建。
重建涉及到使用一个静态相机从不同角度捕捉成像数据。主动三维重建利用某种形式的照明或主动传感器技术作为数据收集的主要来源。
一种技术得到了重视，那就是用于被动重建场景的迭代最接近点算法。算法执行全局优化，通过迭代最小化原始点云和重建点云之间的一些距离指标来修改重建的点云。
先进的硬件：具有更大内存带宽容量和处理能力的高性能硬件对于解决动态三维重建的计算要求至关重要。现代服务器通常具有强大CPU和GPU，依靠深度学习模型和并行计算算法来完善图像重建。
这些服务器系统可以处理图像分割、过滤和其他实时制图所需的数据操作任务，其速度和精度都是无与伦比的。
创新的传感器：开发创新的传感器在克服动态三维重建技术挑战中起着重要作用。飞行时间相机可改善传感器、激光雷达和红外成像技术相对应的三维范围数据。照相机系统的深度传感器必须具有高分辨率，并在低光照条件下工作，以捕获准确的深度数据，再加上主动照明提供的结构化模式，可以用各种传感器和算法来解决。
传感器融合技术可以整合来自多个来源的数据以提高三维模型的准确性。通过SLAM制图技术将立体视觉与LiDAR传感系统结合起来进行强大的物体识别，即使在具有挑战性的环境中也能收集准确的数据，从而开发出能够在复杂环境中高效机动的可靠的自主车辆。
先进的软件：开发先进的软件解决方案在解决动态三维重建的计算挑战中起着至关重要的作用。针对特定应用的专有软件，结合由大量训练样本监督的人工智能神经网络，可大大改善处理速度和无缝可视化效率。
机器学习算法可以轻松处理大型数据集，自动对图像数据进行分类，并完善图像分割，以产生更好的可视化质量。
先进的机器学习方法是动态三维重建的解释和分类过程中的宝贵工具，提供关于物体的位置、速度和其他相关参数的实时信息。
通过使用这种方法，研究人员已经取得了良好的精度、快速的收敛率以及对噪声和异常值的稳健性。其他算法包括四维光场重建，它使用空间-时间平面和贝叶斯推理方法的组合进行数据采集和处理，以及用深度学习解决方案提出的光度立体，减少所需的复杂性并提高整体质量管理。
在主动动态三维重建的情况下，结构光投影和飞行时间是流行的解决方案。结构光投影法采用物体特征编码，通过将光照模式投射到物体表面来测量几何信息并生成表面深度图。
另一方面，飞行时间方法使用高频电磁波来估计距离，并将这一信息记录为空间中的各个点，从而产生一个精确定向的三维速度图，对实时发生的动态给予真实的可视化。
笔者观点:基于栅格投影的动态三维重建是一个在过去十年中见证了重大进步的领域。这项技术在许多领域都有广泛的应用，这说明它在三维扫描和识别方面的重要性越来越大。
研究人员继续寻找新的方法来解决与动态三维重建相关的技术挑战。目前正在进行的多学科研究重点是将计算机视觉和人工智能的进展与三维重建技术相结合，以解决现有的计算限制。
可以有把握地得出结论，动态三维重建将在塑造机器视觉的未来，及其在不同领域的应用中发挥关键作用。
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