三维重建是计算机视觉领域的热点问题,是研究如何从物体的二维图像来获取物体在三维空间中的结构信息的理论和技术。当前的重建手段主要分为直接使用设备获取三维信息、使用软件构建三维模型和基于图像的三维重建。基于图像的三维重建方法具有数据采集方便、成本更低等优点,近年来被广泛关注。另外,阵列镜头以其视角更广和获取场景有用信息更多的优势,在计算机视觉和图像处理领域得到广泛应用。3D打印技术不需要任何模具,根据计算机中的三维模型数据就可以完全再现物体的三维效果,在工业生产等方面应用也比较广泛。本文对基于图像的三维重建技术进行了研究,实现了基于人体图像序列的三维模型重建过程,给定一组人体阵列图像,可以得到对应的三维信息。主要步骤有:采集人体图像序列、畸变校正和高动态处理、图像特征点的检测和匹配、相机自标定和人体三维重建,然后将重建得到的三维模型导出,实现人体模型的3D打印。本文具体工作内容如下:1.搭建拍摄角度为360度的环形阵列镜头装置,控制36个镜头同时拍摄场景中的人物,得到一组人体的阵列图像,然后对阵列图像做畸变校正处理。2.使用具有尺度不变特征的SIFT算子对人体图像序列进行特征点检测,并寻找阵列图像之间的特征点匹配关系。3.使用VisualSFM程序,采用基于运动恢复结构的算法来完成阵列镜头的自标定,得到36个镜头的内外参数和人体的稀疏点云。4.使用CMVS/PMVS算法把已经获取到的稀疏点云恢复成稠密的三维点云,通过Meshlab软件对稠密点云做纹理处理并保存为STL格式。5.使用Repetier软件将重建过程得到稠密点云数据转换成gcode格式,然后使用3D打印机将人体三维模型打印出来。基于上述方法,通过实验展示了基于阵列镜头的人体三维重建过程以及3D模型的打印实现,并给出了重建和打印过程的实验数据和结果。基于该方法的三维重建和3D打印,速度较快,效果较好,有较强的商业应用价值。