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基于图像的建模技术多年以来一直是计算机视觉领域研究的一个热点问题。它是利用计算机视觉和计算机图形学的相关知识，仅仅根据物体在不同角度的一系列图像中记录的相关信息来恢复出物体的三维模型。与传统的利用建模软件或者三维扫描设备建模方法相比，基于图像的三维建模方法具有广泛的应用前景，因为采用它构造的三维模型成本低廉，自动化程度高，真实感强。
本文利用两个平面镜和一个照相机组成的装置获取物体的多角度图像，在此基础上进行照相机标定和三维建模。使用平面镜镜面反射和单个照相机拍摄场景中的物体，可以在一幅图像中得到物体的多角度成像，因此不需要进行高密度的图像采集，而且可以避免双目立体视觉中由于照相机参数不同而引起的几何误差。本文的主要工作包括：
首先，通过增加约束条件简化了照相机的标定模型，使焦距等参数的计算简单，并且计算过程中涉及的相关参数具有明确的几何意义。在标定过程中，使两个平面镜的夹角摆放成72°，通过标记点的成像调节照相机的位置，使光心位于两个平面镜夹角的中分线上。实验表明，该模型的参数计算有效，与KeithForbes的标定算法比较，计算的镜子夹角更接近于设定值。
其次，对使用两个平面镜装置拍摄的物体多视角图像提取物体的轮廓线。具体在得到投影矩阵后，保持镜子和照相机不动，将实物放置于两面镜子中间，拍摄得到关于实物的多视角图像，利用阈值分割法对图像进行二值处理，最后获取物体的轮廓线。
最后，采用基于轮廓线的可见外壳建模方法构建物体的三维模型。首先根据每个轮廓图像提取的物体轮廓线，对包围盒进行相交测试，计算物体的最小立方体包围盒。利用MarchingCubes算法对最小立方体包围盒进行等值面提取，生成物体的可见外壳。本文所采用的可见外壳建模算法能够快速得到物体的三维模型，并且具有较好的建模效果。