Matlab は 2D 画像シーケンスの 3D ステレオ再構成を実現します

Matlab は 2D 画像シーケンスの 3D ステレオ再構成を実現します

科学技術の発展に伴い、画像処理技術に対する人々の要求もますます高まっています。中でも3次元再構成技術は医学、地質学などの分野で広く活用されています。この記事では、Matlab を使用して 2D 画像シーケンスに基づいて 3D ステレオ再構成を実現する方法を紹介し、対応するソース コードを提供します。

1. 需要分析

2 次元画像シーケンスの 3 次元再構成では、次のタスクを完了する必要があります。

1. 2D 画像シーケンスの読み取りと前処理

2. カメラパラメータとマッチングポイントの決定

3. 両眼視差計算技術を活用してデプスマップの生成を完了

4. 深度マップからの 3D モデルの再構築

5. 結果として得られる 3D モデルを視覚化して最適化する

2. ソースコードの実装

1. 画像の読み込みと前処理

まず、2 次元画像シーケンスを読み取り、前処理する必要があります。次のコードは、images フォルダー内の画像を読み取り、グレースケール画像に変換する方法を示しています。

% 读取图片序列并转换成灰度图
img_path = './images/*.jpg';
img_files = dir(img_path);
n_imgs