山东大学计算机科学与技术学院院长陈宝权教授率领北京电影学院未来影像高精尖创新中心和山东大学研究团队，联合以色列、加拿大的研究人员，提出了一种新颖的 3D 物体形状重建法，将液体（水）作为获取物体形状的介质，巧妙地把 3D 形状获取转化为体积问题，类似用水对物体做 CT。新的方法比常用的激光扫描更先进，能够准确重建物体隐藏部分，应用范围广，性价比高。

　　3D物体形状重建是近年来热门的话题：影视制作，先进制造，智慧城市，无人驾驶等许多方面，都离不开它。说起 3D 物体形状重建，你可能首先想到了先进的激光扫描仪。但是，最近一项在 SIGGRAPH 2017 发表的研究却另辟蹊径，用水（而非光）这一介质来获取物体表面，将 3D 物体表面建模的任务转化为体积问题，成功将目前的 3D 形状建模技术向前推进了一步。这种新的方法可以准确重建物体中的隐藏部分，比常见的 3D 激光扫描先进很多。它与现有影像传感方法有本质上的区别，会启发更多相关的研究工作——一旦介质突破了传统的光介质，就会生出很多可以考虑的选择。

　　相关论文《基于浸入转换 3D 形状重建》（Dip Transform for 3D Shape Reconstruction） 由陈宝权教授率领北京电影学院未来影像高精尖创新中心和山东大学研究团队，联合以色列特拉维夫大学、本·古里安大学（Ben-Gurion University），还有加拿大英属哥伦比亚大学的研究人员合作完成，涉及从算法到装置原型的设计与制造。整个硬件的实现是由山东大学完成的。这一课题得到了国家重点基础研究发展计划（“973”）项目和国家自然科学基金委员会重点项目、中国-以色列国际合作重点专项的支持。

　　全新的数据获取方法：将 3D 物体形状建模转化为体积问题

　　这项研究最大的突破就在于能够方便地测量物体看不见的部分，陈宝权教授在接受采访时说。

　　传统 3D 扫描和形状建模方法基于光学设备，最常见的是使用激光扫描仪和摄像头对物体表面进行扫描。但是，这样做有一定的局限，比如光线照不到的地方无法取样，缝隙、微小突起等结构取样不完整，还有透明等特殊的材料难以处理。

　　为了解决这些问题，研究人员将液体作为获取物体形状的介质，将物体浸入水中，测量物体的排水量，然后利用这种体积上的信息重建物体的表面形状。这时，使用液体（水）的优势就体现了出来，水能很好地贴合复杂的表面，还能渗透到空腔里，计算排水量也不需要考虑光线的折射率和偏振等问题，轻松绕过了光学设备面临的种种限制。

　　实验中，研究人员制作了一套简便的“3D 浸入装置”——用机械臂夹住物体，将物体浸入水槽，然后测量水位上升变化的曲线，得出沿当前角度浸入水中的物体的横截面。这样，通过多次将物体以不同角度浸入水中，研究人员就能得出物体多个横截面的信息，进而精确地计算出物体的几何形状，包括平时激光扫描仪很难捕捉到的部分。

　　以不同角度将 3D 大象浸入水槽，记录排水信号，得到不同横截面的信息：左边代表 20°、50°、90°和 130°浸入的正弦值，右边代表形状重建的结果。

（从左到右）浸入 100 次、500 次和1000 次的结果（从左到右）浸入 100 次、500 次和1000 次的结果

　　以不同角度浸入物体，浸入次数越多，浸入转换重建的结果也越精确。

　　用水做 CT：结果精确，应用范围广

　　这种方法让人想起了计算机断层成像（Computed Tomography），也即平时说的 CT。陈宝权教授告诉大山，他们的确借鉴了CT扫描的原理。不过，CT 设备体积庞大，而且只能在特定的环境中使用，成本也很高。相比之下，研究人员提出的浸入转换法以较低的计算成本生成完整的形状，性价比高，而且应用范围更广。

　　“只要是能浸入水槽的物体，不论多大，都能进行重建。”陈宝权教授介绍道。此外，浸入转换装置搭建起来也很简单。

　　不过，他们必须解决新的难题。最大的难点在于两个方面，一是软件（算法）上，如何从多个局部信息重建完整信息；一是硬件上，针对物体的浸入水中，如何连续精确测量容器里水体积的变化。

　　论文中，研究人员还展示了其他复杂 3D 形状重建的示例。实验表明，浸入重建的结果与几乎与原始的 3D 模型一样。

　　3D 浸入重建比较：

　　（a）浸入期间的物体

　　（b）3D 打印的物体

　　（c）结构化光扫描重建的结果

　　（d）使用浸入机器进行 3D 重建的结果。

　　可以发现，在隐蔽和复杂部分的重建上，3D 浸入是优于结构化光扫描的。

　　不仅如此，为了改善浸入转化法数据采集速度较慢的问题——机械臂一步一步垂直浸入物体，而且必须每一步都读数，研究团队正在开发新的方法，比如连续浸入和读取，或者基于压缩感测的稀疏恢复技术。

　　研究人员表示，利用多模式的形状获取，比如结合激光扫描和浸入变换，我们能够进行更加精确的 3D 形状重建。

　　那么，浸入变换距离大规模应用在现实生活中还有多远呢？从理论上讲，技术已然完全成熟，关键是针对具体应用中的物体大小和精度需求开发相应的装置，来达到最好高的性价比。

▲陈宝权院长▲陈宝权院长

　　陈宝权，山东大学计算科学与技术学院与软件学院院长、国家“万人计划”领军人才，长江特聘教授，国家杰青，兼中国科学院深圳先进技术研究院研究员，博士生导师。获电子工程学士（91年西安电子科技大学）、硕士（94 年清华大学），和计算机科学博士（99 年纽约州立大学石溪分校）。研究领域为计算机图形学与可视化，主要研究方向为基于车载移动激光扫描的大规模城市场景三维建模及海量数据可视化，担任973项目“城市大数据计算理论与方法”首席科学家，和北京电影学院未来影像高精尖创新中心首席科学家。研究领域为计算机图形学与可视化，主要研究方向为基于车载移动激光扫描的大规模城市场景三维建模及海量数据可视化，入选973项目“城市大数据计算理论与方法”首席科学家。在 ACM SIGGRAPH 、 IEEE VIS、ACM TOG等国际会议和刊物发表论文 100 余篇。

（文中图片来源于新智元）

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