隨著現代計算機技術的飛速進步，計算機圖形、圖像處理、輔助設計多媒體技術越來越廣泛深入地應用于廣告、游戲、工業、醫學,影視業等各個領域。人們經常需要能迅速地獲得物體表面的三維信息，將其轉變成計算機能直接處理的數據，基于計算機視覺的三維重建技術具有不可替代的重要作用。三維重建是通過分析計算三維空間中物體的不同性質，例如顏色、紋理、反射等信息，通過計算機視覺技術將物體的形狀顏色恢復出來，并在計算機中以約定好的方式進行模擬渲染的過程。它是一項廣泛應用的技術，其對現實世界的感知、建模與交互，涉及了計算機視覺、數字圖像處理、數字幾何處理等。
WIMI微美全息(NASDAQ:WIMI)基于計算機視覺、人工智能等技術，正在開展基于多視圖三維重建算法的研究。基于多視圖的三維重建算法是通過計算不同視角拍攝物體圖像的三維空間位置來重新恢復物體深度的，利用幾何約束和特征匹配關系從圖像中找到對應的特征匹配關系從而恢復出物體和相機之間的空間坐標關系，之后進行稠密重建確定各個面片的位置和朝向。它融合了多幅圖像中的信息，在三維物體測量和重建高度真實感的三維模型方面具有巨大的優勢，基于多視圖的三維重建技術越來越多的應用出現的各個領域，例如增強現實、歷史建筑模型建模等方面，其在諸多領域中具有極其廣闊的應用前景。
WIMI研究的基于多視圖的三維重建算法應用主要包括以下流程：
特征點提取與匹配：
特征點提取與匹配是在重建過程中一個非常重要的模塊，圖像特征點對應指的是圖像間稀疏的像素坐標對應關系，它是在用來描述圖像一部分區域內容的一種描述符，由多維的二進制向量或者實數向量構成，它一般是通過提取該部分區域的梯度直方圖來獲得的。在計算機視覺中，特征點一般都是圖像上梯度變化較大的點或者是圖像中物體的邊緣，通過圖像中特征點的匹配，能夠對物體進行識別或對場景的位置進行定位。
特征點提取的質量和位置的準確性顯得尤為重要，特征點提取位置的準確性會影響到對應位置重建生成模型的質量。特征點的質量主要體現在匹配的準確性，能夠與不同的特征點具備區分度，對于同一位置的特征能夠輕易的匹配上，在不同的特征之間存在明顯的差異，無法完成匹配。此外還需要有在各種情況下的不變性，例如旋轉不變性、尺度不變性、光度不變性等，并且具備對圖像噪聲、模糊、圖像壓縮等因素的抗干擾能力。
特征提取匹配是基于多視圖三維重建技術中的第一步，在這個過程中圖片像素點之間的匹配關系得以建立，基于這一步驟，后續的運動恢復結構算法才得以進行。
運動恢復結構：
運動恢復結構這一過程主要是提取三維重建中基本的幾何信息，即從二維圖像序列中獲取所見物體的三維位置以及相機的位姿，相機的焦距可由圖片中的附帶信息獲得或者自行標定。根據對極幾何理論通過特征匹配關系可以從中計算出兩個相機的相對位置關系和它們朝向的變化，然后對圖片匹配的特征點進行三角化，求解三維空間點深度。
多視角立體視覺：
在運動恢復結構這一步后，得到所有相機的位姿和通過圖像匹配恢復出的物體部分三維坐標，即稀疏點云，多視角立體視覺利用運動恢復結構提取出的信息以及未能充分利用的二維圖片中的信息由稀疏點云生成稠密點云，使三維模型信息更加完整。
隨著計算機技術的發展，三維重建技術有了很大的進步，它通常被用于很多領域。WIMI基于多視圖的三維重建算法在導航、虛擬現實、增強現實、測繪、醫療等領域中都有著重要的應用價值。
