基于单幅图像的三维重建是虚拟现实、计算机图形学等领域的重要研究内容,从单幅二维图像恢复出三维信息本身属于逆向工程,存在多义性的病态问题,可以用轮廓、亮度、纹理、明暗、交互、运动、变焦等方法进行三维重建。但是,重建效率低和精度不高仍然是研究中存在的核心问题。本文对单幅图像中正侧视图的物体进行建模,提出了基于轮廓线的自动三维重建方法。首先对输入图像进行预处理,然后根据物体的不同形态特征,选择使用对应的组件化建模算法,完成三维重建。主要工作包括:(1)详细阐述了基于轮廓线三维重建的预处理操作。通过比较Graph Cut算法和GrabCut算法的优劣,选择更优秀的GrabCut算法进行图像分割;提出了基于道格拉斯普克(Douglas Peucker)算法的距离插值方式的轮廓点重采样方法;采用快速细化算法提取目标轮廓的骨架,为三维建模提供有效的轮廓和骨架信息。(2)根据人类视觉感知原理,提出了基于控制点网的组件化建模算法,通过观察主体组件的形态特点,结合人体视觉感知,提出了控制点网建模的思路。首先综合考虑轮廓曲率,最近点、交点分别与轮廓点连线的长度和角度关系,选择构建最优点对,并在最优点对连线上设置控制点,经过连线构成二维控制点网;然后,以人类视觉感知为基础构建三维提升曲线,对二维控制点进行空间提升,进而对其进行优化和空间三角剖分,构建三角网格模型;侧肢组件由于结构和形态存在较大差异,又细分为对称流线型和一般结构两种类型分别建模。最后对主体和侧肢组件模型进行合并和纹理映射等操作来完成建模。实验表明,基于轮廓线的分组件建模方法效率高、建模效果好。(3)搭建3DCreator系统平台验证上述算法和技术。给出了多种物体的建模结果,并进行了功能和性能测试。系统集成了CGAL平台,可对重建后的三维模型进行细节优化、编辑等后处理。本文提出的基于轮廓线的自动三维重建方法,可为用户提供方便、快速、所见即所得的建模体验,支持三维打印、虚实交互、计算机动画等具体应用。