基于立体视觉的三维图像重建

最近开始在做计算机视觉这一块的内容，有好多的不懂，突然想写下来，希望哪位路过的牛牛看到了给指导指导！

近两天看了有关这方面的论文，对于整个三维图像的重建有了一个大概的框架，但是不知道准确与否！

首先通过摄像机拍摄一组照片，我是拍摄了20张，然后将图片存放到calib_example文件夹中，接着就是用matlab中的工具箱进行标定了。具体做法网上有一堆的资料。

标定以后，得出立体标定的数据，包括内、外参等等，然后就是图片预处理了，这里是用的中值滤波方法处理，貌似效果不怎么好。接下来就是图像特征提取了，在网上找的一段程序，能够提取一些角点，但是没有规律可循。

我想，接下来应该就是立体匹配了，用已经提取角点的图片来匹配出未知图片的相应角点，这样便可以得出视查（即相匹配的两个像素点之间的距离），然后通过三角法则算出实际物体离相机的距离。

这就是我对于三维重建的大体框架理解。也不知道方向有没有错，真心希望哪位路过的高人看到了能帮忙指点一下！