J3D模型重建系统(J3DReconstruction)J3D模型重建系统(J3DReconstruction)v1.9 官方版

J3D模型重建系统(J3DReconstruction)是一款非常好用的图像处理工具，为摄影测量影像的三维重建提供解决方案，可将摄影测量的原始影像进行特征匹配重建为三维点云，KinectFusion算法首次实现了基于廉价消费类相机的实时刚体重建，有需要的朋友可以下载。

功能介绍

本应用实现了如下功能：

openMVG库中基于SIFT及其他几种特征子算法的特征提取、特征匹配的封装

openMVG库中提供的全局及增量sfm、sfp、空中三角测量、生成稀疏点云和相机姿态信息的封装

openMVS库中提供的密集点云生成管道封装

openMVS库中提供的三角网模型重建及精炼管道封装

openMVS库中提供的纹理映射管道封装

openMVS库中提供的基于GLFW库的可视化模型预览封装

OSG库中提供的基于openGL库的可视化模型预览及格式转换封装（转换到osgb格式可以在smart3D打开、若本机安装obj2gltf插件可转换到gltf供Cesium加载）

基于空间前方交会的图像像点坐标到实景三维坐标的映射可视化组件

算法介绍

帝国理工的Newcombe等人在2011年提出的KinectFusion，可在不需要RGB图而只用深度图的情况下就能实时地建立三维模型。KinectFusion算法首次实现了基于廉价消费类相机的实时刚体重建，在当时是非常有影响力的工作，它极大的推动了实时稠密三维重建的商业化进程。重建效果在他们的论文中没有开源代码，最初的代码是由PCL团队实现的：kinectfusion-open-sourceKinectFusion的重建效果可以看这个视频：KinectFusion重建效果KinectFusion之后，陆续出现了Kintinuous，ElasticFusion，ElasticReconstruction，DynamicFusion，InfiniTAM，BundleFusion等非常优秀的工作。其中2017年斯坦福大学提出的BundleFusion算法，据说是目前基于RGB-D相机进行稠密三维重建效果最好的方法。