博物馆藏品图像三维重建 博物馆藏品图像三维重建是指利用摄影测量、激光扫描或其他传感技术，采集藏品的多角度二维图像或点云数据，通过计算机算法生成具有几何形态和表面纹理的三维模型的过程。该技术能全方位记录藏品形态细节，支持虚拟展示、学术研究和修复分析。 三维重建始于数据采集阶段。对于摄影测量法，需围绕藏品以不同角度拍摄数十至数百张高清重叠图像，确保覆盖全部表面并包含尺度参照物（如标定板）。激光扫描则通过发射激光束获取密集点云坐标，可直接构建几何框架。此阶段需控制光照稳定性，避免反光或阴影干扰特征点匹配。 数据处理环节将原始数据转化为三维模型。摄影测量采用运动恢复结构（SfM）算法，首先从图像序列提取特征点（如SIFT关键点），通过三角测量计算相机位置与稀疏点云；再通过多视图立体匹配（MVS）生成稠密点云。激光扫描数据需进行配准，将多站位点云对齐至统一坐标系。随后对点云进行泊松重建或三角化，生成网格模型。 表面纹理映射是赋予模型真实感的关键。基于摄影测量采集的图像，通过UV展开将网格表面投影至二维平面，计算颜色贴图、法线贴图与高光贴图。需校正镜头畸变与色差，并通过加权混合消除接缝。最终模型可输出为OBJ、FBX等格式，包含几何与材质信息。 应用层面，三维模型支持在线虚拟漫游、3D打印复制品、形态计量学分析，以及监测藏品腐蚀变形。例如对青铜器进行三维重建后，可通过模型对比量化锈蚀速率，或生成3D打印替代品用于教育触碰体验。 技术挑战包括透明/反光材质（如玻璃）的扫描误差校正、复杂内部结构（如多耳陶罐）的遮挡补全，以及海量数据计算效率优化。未来趋势将结合人工智能语义分割，自动识别并修复模型缺损区域。