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基于未标定图像的三维重建技术的研究的综述报告
三维重建技术是通过计算机处理技术将多个二维图像重建成三维物体。三维重建技术的广泛应用在医学、建筑、文化遗产等领域中，是现代工业和科学领域的关键技术之一。其中，基于未标定图像的三维重建技术是一种非常重要的技术，在不使用实时定位和地图制作的情况下，将多个图像重建成三维模型。本文将从三个方面综述基于未标定图像的三维重建技术的研究进展。
一、三维重建技术的研究背景
在现实生活中，我们经常需要通过图像或视频来重建三维场景，因此三维重建技术的研究受到广泛关注。在过去的几十年中，已经出现了很多基于标定图像的三维重建技术。标定图像是指预先进行标记或记录图像之间相对位置和方向的图像。但是，在实际应用中，很难保证所有图像都是标定的。因此，基于未标定图像的三维重建技术的研究变得越来越重要。
二、基于未标定图像的三维重建技术的研究进展
1.稀疏重建方法
稀疏重建方法通常用于基于未标定图像的三维重建。这种方法假设物体的表面是光滑的，并且物体的表面可以通过点云来近似。对于每张图像，可以先提取出物体表面的点集，并通过细分算法分解成更多的点集，构成点云。同时，通过特征点的匹配，可以建立图像和点云之间的关系，再通过三维重建算法得到最终的三维模型。
2.基于视觉几何方法
另一种常用的方法是基于视觉几何方法。这种方法基于一些已知的原理和方程，如相机模型、视觉几何等，通过计算相机的位姿，建立不同图像之间的关系。然后，通过这些关系，得出点云和三维模型。基于视觉几何方法的重建精度通常较高，同时该方法因其快速计算和容易实现的特点而受到广泛关注。
3.深度学习方法
近年来，深度学习技术在图像识别、目标检测、语音识别等领域中取得了显著的进展。因此，在基于未标定图像的三维重建技术中，也有一些尝试将深度学习技术应用于三维重建中。这些方法通常采用卷积神经网络（CNN）进行图像特征提取，随后将提取出的特征作为输入用于三维重建。这些方法通常能够提高重建的精度，但需要大量的训练数据和计算资源。
三、结论
目前，基于未标定图像的三维重建技术已经获得了长足的进步，由于无需预先标定图像，因此在实际应用中具有很高的实用价值。稀疏重建方法、基于视觉几何的方法和深度学习方法都是当前研究中常用的技术。但是，这些方法仍存在一些挑战，例如可重复性、鲁棒性和计算成本。预计随着技术的进步和应用需求的增加，基于未标定图像的三维重建技术，将会有更多的创新和突破。