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基于图像的三文重建技术主要是指从真实照片、视频图像、深度图像中恢复出物体的视觉外观、光照条件及运动特性等多种属性的技术[2]。由于它的灵活性高，成本低，具有很高的实用性，所以它在三文重建领域受到研究人员们的极力推崇。基于图像的三文重建的方法主要有光度立体学法、运动图像序列法、立体视觉法。 33025
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1 光度立体学法
光度立体学法是不改变摄像机与待重建物体的相对位置，在不同的光照条件下对待重建物体进行数据采集，获得多幅图像，从而就得到了多个辐照方程（即图像中各个点的亮度方程），通过所得到的辐照方程来求解物体的表面法向量N，进而实现三文重建。辐照方程如下：
其中I为表面点的亮度， 为表面反射系数，S为光源向量，N 为表面法向量。因为摄像机与待重建物体的相对位置没有改变，所以不需要对所采集到的图像进行配准计算，但由于公式中的约束关系过于理想化，表面反射系数 的经验性也很强，所以实际的重建效果不会太好。论文网
2 运动图像序列法
用运动场来描述运动，运动场由图像中每一个点的运动矢量构成[3]。如果目标或者摄像机
之间具有相对运动，那么摄像机所拍摄到的图像也会产生相应的变化，可以通过所得图像的变化来确定摄像机与目标之间的相对运动，以及场景中多个目标之间的相对关系。目标与摄像机之间因有相对运动而产生的亮度变化称为光流，光流不仅可以描述目标的运动还包含了目标相关的结构信息，通过解析光流中隐含的信息，求解光流方程可以确定场景的三文结构和摄像机与运动目标的相对运动，得出目标场景中物体的表面方向，从而达到场景三文重建的目的。
3 立体视觉法
人们两眼在视点上存在着一定的差别，通过这种差别可以判断物体的相对深度，这种现象称为立体视差；通过对立体视差进行模拟来实现三文景象的恢复过程，称为立体视觉模拟[4]。计算机立体视觉技术就是利用两个或多个摄像机对同一景物从不同的位置进行图像数据的采样，根据所采集到的图像数据匹配出其中相对应的像素点，然后计算出图像之间的视差，采用三角测量的方法，从视差中恢复出深度信息的技术。通过计算机立体视觉技术得到的深度信息可以确定目标场景中的物体在空间中的实际位置，这样便可以实现场景的三文重建。 立体视觉法原理如图1.1所示：
图1.1 立体视觉法原理图
4 三种三文重建方法的比较
上文所提出的三种三文重建方法各有优缺点，它们的比较如表1.1所示：
表1.1 三文重建方法的比较
重建方法 自动化程度 难易程度 重建质量 重建速度 适合领域
光度立体学法 一定程度自动化 算法要求高，较难 很精确的恢复物体曲面 较慢 简单曲面重建
运动图像序法 一定程度自动化 较易实现 与图像采样密度有关 很慢 凸物体重建需要较大采样密度
立体视觉法 完全自动化 算法要求高，较难 很精确的恢复物体曲面 很慢 适用立体图像序列