3D reconstruction from multiple images
একাধিক চিত্র থেকে থ্রিডি পুনর্গঠন হল চিত্রের একটি সেট থেকে ত্রিমাত্রিক মডেল তৈরি করা। এটি থ্রিডি দৃশ্য থেকে 2ডি চিত্র পাওয়ার বিপরীত প্রক্রিয়া। একটি চিত্রের সারমর্ম হল একটি 3ডি দৃশ্য থেকে 2ডি সমতলে একটি অভিক্ষেপ, যে প্রক্রিয়ার সময় গভীরতা হারিয়ে যায়। একটি নির্দিষ্ট চিত্র বিন্দুর সাথে সম্পর্কিত 3D বিন্দুটি দৃষ্টির রেখায় সীমাবদ্ধ। একটি একক চিত্র থেকে, এই লাইনের কোন বিন্দুটি চিত্র বিন্দুর সাথে মিলে যায় তা নির্ধারণ করা অসম্ভব। যদি দুটি ছবি পাওয়া যায়, তবে একটি থ্রিডি বিন্দুর অবস্থান দুটি অভিক্ষেপ রশ্মির ছেদ হিসাবে পাওয়া যেতে পারে। এই প্রক্রিয়াকে ত্রিভুজ বলা হয়। এই প্রক্রিয়ার মূল চাবিকাঠি হল একাধিক দৃষ্টিভঙ্গির মধ্যে সম্পর্ক যা তথ্য প্রকাশ করে যে সংশ্লিষ্ট পয়েন্টের সেটগুলিতে অবশ্যই কিছু কাঠামো থাকতে হবে এবং এই কাঠামোটি পোজ এবং ক্যামেরার ক্রমাঙ্কন সম্পর্কিত। সাম্প্রতিক দশকগুলিতে, কম্পিউটার গ্রাফিক্স, ভার্চ্যুয়াল রিয়েলিটি এবং যোগাযোগের জন্য থ্রিডি বিষয়বস্তুর একটি গুরুত্বপূর্ণ চাহিদা রয়েছে, যা প্রয়োজনীয়তার উপর জোর দেওয়ার পরিবর্তনের সূত্রপাত করে। থ্রিডি মডেল নির্মাণের জন্য অনেক বিদ্যমান সিস্টেম বিশেষ হার্ডওয়্যার (যেমন। স্টেরিও রিগস) যার ফলে উচ্চ খরচ হয়, যা তার নতুন প্রয়োগের প্রয়োজনীয়তা পূরণ করতে পারে না। এই ব্যবধান ডিজিটাল ইমেজিং সুবিধার (ক্যামেরার মতো) ব্যবহারকে উদ্দীপিত করে। তোমাসি এবং কানাডে একটি প্রাথমিক পদ্ধতি প্রস্তাব করেছিলেন। তারা চিত্রের ক্রম থেকে 3ডি বের করার জন্য একটি অ্যাফিন ফ্যাক্টরাইজেশন পদ্ধতি ব্যবহার করেছিলেন। যাইহোক, অর্থোগ্রাফিক অভিক্ষেপের অনুমান এই ব্যবস্থার একটি উল্লেখযোগ্য সীমাবদ্ধতা। প্রক্রিয়াকরণ একাধিক 2ডি চিত্রকে 3ডি মডেলে রূপান্তর করার কাজটি একাধিক প্রক্রিয়াকরণ ধাপ নিয়ে গঠিতঃ ক্যামেরা ক্রমাঙ্কন অভ্যন্তরীণ এবং বাহ্যিক পরামিতি নিয়ে গঠিত, যা ছাড়া কোনও স্তরে অ্যালগরিদমের কোনও ব্যবস্থা কাজ করতে পারে না। ক্যালিব্রেশন এবং গভীরতা নির্ধারণের মধ্যে বিন্দুযুক্ত রেখাটি প্রতিনিধিত্ব করে যে গভীরতা নির্ধারণের জন্য সাধারণত ক্যামেরা ক্যালিব্রেশন প্রয়োজন হয়। গভীরতা নির্ধারণ পুরো প্রক্রিয়ার সবচেয়ে চ্যালেঞ্জিং অংশ হিসাবে কাজ করে, কারণ এটি কোনও প্রদত্ত চিত্র থেকে অনুপস্থিত 3D উপাদান গণনা করে-গভীরতা। চিঠিপত্রের সমস্যা, দুটি ছবির মধ্যে মিল খুঁজে বের করা যাতে মিলে যাওয়া উপাদানগুলির অবস্থান 3D স্পেসে ত্রিভুজ করা যায় তা এখানে মূল সমস্যা। একবার আপনার কাছে একাধিক গভীরতার মানচিত্র থাকলে আপনাকে গভীরতা গণনা করে এবং ক্যামেরা থেকে প্রজেক্ট করে একটি চূড়ান্ত জাল তৈরি করতে হবে-রেজিস্ট্রেশন। গভীরতার মানচিত্র দ্বারা তৈরি অনেক জালকে কোথায় একত্রিত করে একটি বড় জাল তৈরি করা যেতে পারে তা সনাক্ত করতে ক্যামেরা ক্রমাঙ্কন ব্যবহার করা হবে, যা পর্যবেক্ষণের জন্য একাধিক দৃশ্য প্রদান করে। উপাদান প্রয়োগের পর্যায়ে আপনার কাছে একটি সম্পূর্ণ 3ডি জাল রয়েছে, যা চূড়ান্ত লক্ষ্য হতে পারে, তবে সাধারণত আপনি জালটিতে মূল ফটোগ্রাফ থেকে রঙ প্রয়োগ করতে চাইবেন। এটি এলোমেলোভাবে জালের উপর চিত্রগুলি প্রজেক্ট করা থেকে শুরু করে, সুপার রেজোলিউশনের জন্য টেক্সচারগুলিকে একত্রিত করার পদ্ধতির মাধ্যমে এবং অবশেষে স্পেকুলার এবং ডিফ্যুজ বৈশিষ্ট্যগুলির মতো উপাদান দ্বারা জালকে বিভক্ত করা পর্যন্ত হতে পারে। পুনর্গঠনের গাণিতিক বিবরণ ম্যাট্রিক্স সহ এন ক্যামেরা দ্বারা দেখা 3ডি পয়েন্টের একটি গ্রুপ দেওয়া, ক্যামেরায় পয়েন্টের অভিক্ষেপের সমজাতীয় স্থানাঙ্ক হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়। পুনর্গঠন সমস্যাটি পরিবর্তন করা যেতে পারেঃ পিক্সেল স্থানাঙ্কের গ্রুপ দেওয়া হলে, ক্যামেরা ম্যাট্রিক্সের সংশ্লিষ্ট সেট এবং দৃশ্যের কাঠামোটি এমনভাবে খুঁজে বের করুন যাতে (1) সাধারণত, আরও বিধিনিষেধ ছাড়াই, আমরা একটি প্রজেক্টিভ পুনর্গঠন পেতে পারি। যদি (1)-কে সন্তুষ্ট করা যায় এবং (1)-কে সন্তুষ্ট করা যায় যে কোনও 4×4 ননসিঙ্গুলার ম্যাট্রিক্স টি দিয়ে। একটি প্রজেক্টিভ পুনর্গঠন গণনা করা যেতে পারে শুধুমাত্র কোনও প্রাথমিক তথ্য ছাড়াই পয়েন্টগুলির যোগাযোগের মাধ্যমে। স্বয়ংক্রিয়-ক্রমাঙ্কন স্বয়ংক্রিয়-ক্রমাঙ্কন বা স্ব-ক্রমাঙ্কনে, ক্যামেরার গতি এবং পরামিতিগুলি প্রথমে অনমনীয়তা ব্যবহার করে পুনরুদ্ধার করা হয়। তারপর কাঠামো সহজেই গণনা করা যেতে পারে। এই ধারণাটি বাস্তবায়নের দুটি পদ্ধতি নিম্নরূপ উপস্থাপন করা হয়েছেঃ কৃপা সমীকরণ ন্যূনতম তিনটি স্থানচ্যুতি সহ, আমরা কৃপ্পার কারণে বহুপদী সমীকরণের একটি পদ্ধতি ব্যবহার করে ক্যামেরার অভ্যন্তরীণ পরামিতিগুলি পেতে পারি, যা অনমনীয়তার সীমাবদ্ধতার জ্যামিতিক ব্যাখ্যা থেকে উদ্ভূত হয়। ক্রুপা সমীকরণে ম্যাট্রিক্সটি অজানা, যার নাম ক্রুপা সহগ ম্যাট্রিক্স। কে দিয়ে এবং চোল্স্কি ফ্যাক্টরাইজেশন পদ্ধতির মাধ্যমে কেউ সহজেই অভ্যন্তরীণ পরামিতিগুলি পেতে পারেঃ সম্প্রতি হার্টলি একটি সহজ রূপের প্রস্তাব দিয়েছেন। আসুন এইভাবে লেখা যাক, যেখানে মেন্ডোনকা এবং সিপোলার মধ্যে ক্রুপা সমীকরণগুলি পুনর্লিখন করা হয় (ব্যুৎপত্তি পাওয়া যায়) এই পদ্ধতিটি অনমনীয়তা সীমাবদ্ধতার ব্যবহারের উপর ভিত্তি করে। একটি ব্যয় ফাংশন ডিজাইন করুন, যা অভ্যন্তরীণ পরামিতিগুলিকে যুক্তি হিসাবে এবং মৌলিক ম্যাট্রিক্সগুলিকে পরামিতি হিসাবে বিবেচনা করে। মৌলিক ম্যাট্রিক্স হিসাবে এবং অভ্যন্তরীণ পরামিতি ম্যাট্রিক্স হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়। সম্প্রতি, স্তরবিন্যাসের ধারণার উপর ভিত্তি করে নতুন পদ্ধতি প্রস্তাব করা হয়েছে। একটি প্রজেক্টিভ কাঠামো থেকে শুরু করে, যা শুধুমাত্র চিঠিপত্র থেকে গণনা করা যেতে পারে, সমস্ত উপলব্ধ সীমাবদ্ধতাগুলি ব্যবহার করে এই প্রজেক্টিভ পুনর্গঠনকে ইউক্লিডীয় পুনর্গঠনে উন্নীত করুন। এই ধারণার সাহায্যে সমস্যাটিকে বিভিন্ন বিভাগে বিভক্ত করা যেতে পারেঃ উপলব্ধ সীমাবদ্ধতার পরিমাণ অনুযায়ী, এটি একটি ভিন্ন স্তরে বিশ্লেষণ করা যেতে পারে, প্রজেক্টিভ, অ্যাফিন বা ইউক্লিডিয়ান। 3ডি জ্যামিতির স্তরবিন্যাস সাধারণত, বিশ্বকে 3ডি ইউক্লিডীয় স্থান হিসাবে বিবেচনা করা হয়। কিছু কিছু ক্ষেত্রে, থ্রিডি স্থানের সম্পূর্ণ ইউক্লিডীয় কাঠামো ব্যবহার করা সম্ভব নয়। সবচেয়ে সহজ হল প্রজেক্টিভ, তারপর অ্যাফিন জ্যামিতি যা মধ্যবর্তী স্তর এবং অবশেষে ইউক্লিডীয় জ্যামিতি গঠন করে। স্তরবিন্যাসের ধারণাটি জ্যামিতিক সত্তার উপর রূপান্তরের সিরিজের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিতঃ প্রজেক্টিভ স্তরে প্রজেক্টিভ রূপান্তরের একটি সিরিজ (একটি হোমোগ্রাফি), অ্যাফিন স্তরে অ্যাফিন রূপান্তরের একটি সিরিজ এবং ইউক্লিডীয় স্তরে ইউক্লিডীয় রূপান্তরের একটি সিরিজ। ধরুন, একটি নির্দিষ্ট দৃশ্য দুই বা ততোধিক দৃষ্টিকোণ ক্যামেরা দ্বারা ধারণ করা হয়েছে এবং বিভিন্ন ছবিতে দৃশ্যমান বিন্দুর মধ্যে যোগাযোগ ইতিমধ্যে দেওয়া হয়েছে। যাইহোক, বাস্তবে, মেলানো কম্পিউটার দৃষ্টিতে একটি অপরিহার্য এবং অত্যন্ত চ্যালেঞ্জিং সমস্যা। এখানে, আমরা ধরে নিই যে 3ডি পয়েন্টগুলি প্রজেকশন ম্যাট্রিক্স সহ ক্যামেরা দ্বারা পর্যবেক্ষণ করা হয় বিন্দুর অবস্থান বা ক্যামেরার প্রজেকশন জানা যায় না। শুধুমাত্র ছবির বিন্দুর অনুমানগুলি জানা যায়। প্রজেক্টিভ পুনর্গঠন সহজ গণনা নির্দেশ করে যে আমাদের স্বাধীন পরিমাপ এবং শুধুমাত্র অজানা রয়েছে, তাই সমস্যাটি যথেষ্ট পয়েন্ট এবং চিত্রের সাথে দ্রবণীয় বলে মনে করা হয়। সমজাতীয় স্থানাঙ্কে সমীকরণগুলি উপস্থাপন করা যেতে পারেঃ (2) সুতরাং আমরা একটি অ-একক 4 × 4 রূপান্তর H প্রয়োগ করতে পারি অভিক্ষেপ এবং বিশ্ব বিন্দুতে। অতএব, আরও সীমাবদ্ধতা ছাড়াই, পুনর্গঠন শুধুমাত্র থ্রিডি বিশ্বের একটি অজানা প্রজেক্টিভ বিকৃতি। অ্যাফিন পুনর্গঠন অসীম সমতলে সমতলের অবস্থান গণনা সম্পর্কে আরও বিস্তারিত তথ্যের জন্য অ্যাফিন স্পেস দেখুন। সবচেয়ে সহজ উপায় হল পূর্বের জ্ঞানকে কাজে লাগানো, উদাহরণস্বরূপ যে তথ্য দৃশ্যের রেখাগুলি সমান্তরাল বা একটি বিন্দু অন্য দুটির মধ্যে এক তৃতীয়াংশ। আমরা ক্যামেরার গতিতে পূর্ববর্তী সীমাবদ্ধতাও ব্যবহার করতে পারি। একই বিন্দুর বিভিন্ন চিত্র বিশ্লেষণ করে গতির দিকে একটি রেখা পাওয়া যায়। বেশ কয়েকটি রেখার ছেদ হল গতির দিকের অসীম বিন্দু, এবং অ্যাফিন কাঠামোর উপর একটি সীমাবদ্ধতা। ইউক্লিডীয় পুনর্গঠন অপ্রয়োজনীয় ইউক্লিডীয় সীমাবদ্ধতার একটি গোষ্ঠীকে সন্তুষ্ট করে এমন প্রজেক্টিভ পুনর্গঠনের মানচিত্র তৈরি করে আমরা সমীকরণ (2)-এ একটি প্রজেক্টিভ রূপান্তর এইচ খুঁজে পেতে পারি। সমীকরণগুলি অত্যন্ত অরৈখিক এবং কাঠামোর জন্য একটি ভাল প্রাথমিক অনুমান প্রয়োজন। এটি একটি রৈখিক অভিক্ষেপ-সমান্তরাল অভিক্ষেপ ধরে নিয়ে প্রাপ্ত করা যেতে পারে, যা এসভিডি পচন দ্বারা সহজ পুনর্গঠনের অনুমতি দেয়। বীজগাণিতিক বনাম জ্যামিতিক ত্রুটি অনিবার্যভাবে, পরিমাপ করা তথ্য (অর্থাৎ, চিত্র বা বিশ্ব বিন্দুর অবস্থান) কোলাহলপূর্ণ এবং শব্দ অনেক উৎস থেকে আসে। শব্দের প্রভাব কমাতে আমরা সাধারণত প্রয়োজনের চেয়ে বেশি সমীকরণ ব্যবহার করি এবং ন্যূনতম বর্গ দিয়ে সমাধান করি। উদাহরণস্বরূপ, একটি সাধারণ নাল-স্পেস সমস্যা গঠনে Ax = 0 (ডিএলটি অ্যালগরিদমের মতো), অবশিষ্টাংশের বর্গ। |Ax।। ন্যূনতম বর্গ পদ্ধতিতে ন্যূনতম করা হচ্ছে। সাধারণভাবে, যদি। |Ax। কে জ্যামিতিক সত্তার (বিন্দু, রেখা, সমতল ইত্যাদি) মধ্যে দূরত্ব হিসাবে বিবেচনা করা যায়। ), তারপর যা হ্রাস করা হচ্ছে তা হল একটি জ্যামিতিক ত্রুটি, অন্যথায় (যখন ত্রুটির একটি ভাল জ্যামিতিক ব্যাখ্যার অভাব থাকে) এটিকে বীজগাণিতিক ত্রুটি বলা হয়। অতএব, বীজগাণিতিক ত্রুটির তুলনায়, আমরা তালিকাভুক্ত কারণগুলির জন্য একটি জ্যামিতিক ত্রুটি হ্রাস করতে পছন্দ করিঃ ন্যূনতম পরিমাণের একটি অর্থ রয়েছে। সমাধানটি আরও স্থিতিশীল। ইউক্লিডীয় রূপান্তরের অধীনে সমাধানটি ধ্রুবক। আমরা এখন পর্যন্ত যে সমস্ত রৈখিক অ্যালগরিদম (ডিএলটি এবং অন্যান্য) দেখেছি তা একটি বীজগাণিতিক ত্রুটি হ্রাস করে। প্রকৃতপক্ষে, বাস্তবায়নের সহজতা ছাড়া বীজগাণিতিক ত্রুটি হ্রাস করার কোনও যৌক্তিকতা নেই, কারণ এর ফলে একটি রৈখিক সমস্যা দেখা দেয়। একটি জ্যামিতিক ত্রুটির ন্যূনতমকরণ প্রায়শই একটি অ-রৈখিক সমস্যা, যা শুধুমাত্র পুনরাবৃত্তিমূলক সমাধান গ্রহণ করে এবং একটি প্রারম্ভিক বিন্দুর প্রয়োজন হয়। সাধারণত, বীজগাণিতিক অবশিষ্টাংশের উপর ভিত্তি করে রৈখিক সমাধান একটি জ্যামিতিক ব্যয় ফাংশনের অ-রৈখিক ন্যূনতমকরণের জন্য একটি সূচনা বিন্দু হিসাবে কাজ করে, যা সমাধানটিকে একটি চূড়ান্ত "পালিশ" প্রদান করে। চিকিৎসা সংক্রান্ত প্রয়োগ 2-ডি ইমেজিংয়ে একে অপরের সাথে শারীরস্থানের সমস্যা রয়েছে এবং অস্বাভাবিকতা প্রকাশ করে না। 3-ডি ইমেজিং ডায়াগনস্টিক এবং থেরাপিউটিক উভয় উদ্দেশ্যেই ব্যবহার করা যেতে পারে। 3-ডি মডেলগুলি অপারেশন পরিকল্পনা, মরফোমেট্রিক অধ্যয়নের জন্য ব্যবহৃত হয় এবং অর্থোপেডিক্সে এর আরও নির্ভরযোগ্যতা রয়েছে। সমস্যা বিবৃতি এবং মূল বিষয়গুলি একাধিক কোণে একটি ক্যামেরা দ্বারা তোলা 2-ডি চিত্র থেকে 3-ডি চিত্রগুলি পুনর্গঠন করা। সিটি স্ক্যানিং এবং এমআরআই-এর মতো মেডিকেল ইমেজিং কৌশলগুলি ব্যয়বহুল, এবং যদিও সিটি স্ক্যানগুলি সঠিক, তারা উচ্চ বিকিরণ মাত্রা প্ররোচিত করতে পারে যা নির্দিষ্ট রোগে আক্রান্ত রোগীদের জন্য ঝুঁকিপূর্ণ। এম. আর. আই-এর উপর ভিত্তি করে পদ্ধতিগুলি সঠিক নয়। যেহেতু আমরা এম. আর. আই স্ক্যানের সময় শক্তিশালী চৌম্বক ক্ষেত্রের সংস্পর্শে আসি, তাই এই পদ্ধতিটি ফেরোম্যাগনেটিক মেটালিক ইমপ্লান্টের রোগীদের জন্য উপযুক্ত নয়। উভয় পদ্ধতিই তখনই করা যেতে পারে যখন শুয়ে থাকা অবস্থায় হাড়ের বৈশ্বিক কাঠামো পরিবর্তিত হয়। সুতরাং, আমরা নিম্নলিখিত পদ্ধতিগুলি নিয়ে আলোচনা করি যা দাঁড়ানোর সময় সঞ্চালিত করা যেতে পারে এবং কম বিকিরণ ডোজ প্রয়োজন। যদিও এই কৌশলগুলি 3-ডি ইমেজিং, আগ্রহের অঞ্চলটি একটি স্লাইসে সীমাবদ্ধ; একটি সময় ক্রম গঠনের জন্য ডেটা অর্জন করা হয়। স্টেরিও সংশ্লিষ্ট পয়েন্ট ভিত্তিক কৌশল এই পদ্ধতিটি সহজ এবং মাল্টি-ভিউ রেডিওগ্রাফগুলিতে ম্যানুয়ালি পয়েন্টগুলি চিহ্নিত করে প্রয়োগ করা হয়। প্রথম ধাপ হল দুটি এক্স-রে ছবিতে সংশ্লিষ্ট বিন্দুগুলি বের করা। দ্বিতীয় ধাপটি হল ডিসক্রিট লিনিয়ার ট্রান্সফর্ম (ডিএলটি)-এর মতো অ্যালগরিদম ব্যবহার করে চিত্রটিকে তিনটি মাত্রায় পুনর্গঠন করা। পুনর্গঠন কেবল তখনই সম্ভব যেখানে স্টেরিও করেসপন্ডিং পয়েন্ট (এসসিপি) রয়েছে। ফলাফলের গুণমান এসসিপি-র পরিমাণের উপর নির্ভর করে, এসসিপি যত বেশি হবে, ফলাফল তত ভাল হবে তবে এটি ধীর এবং ভুল। অপারেটরের দক্ষতা ছবির মানের একটি কারণ। এসসিপি ভিত্তিক কৌশলগুলি সনাক্তযোগ্য প্রান্ত ছাড়া হাড়ের কাঠামোর জন্য উপযুক্ত নয়। সাধারণত, এসসিপি ভিত্তিক কৌশলগুলি অন্যান্য পদ্ধতির সাথে জড়িত একটি প্রক্রিয়ার অংশ হিসাবে ব্যবহৃত হয়। নন-স্টেরিও সংশ্লিষ্ট কনট্যুর পদ্ধতি (এন. সি. এস. এস) এই পদ্ধতিটি 3ডি পুনর্গঠনের জন্য এক্স-রে চিত্র ব্যবহার করে এবং ওজন বহনকারী অবস্থানে কম মাত্রার বিকিরণ সহ 3ডি মডেল তৈরি করে। এন. এস. সি. সি অ্যালগরিদমে, প্রাথমিক ধাপ হল একটি প্রাথমিক সমাধানের গণনা। প্রথমত, সাধারণ বস্তু থেকে শারীরবৃত্তীয় অঞ্চলগুলি সংজ্ঞায়িত করা হয়। দ্বিতীয়ত, রেডিওগ্রাফগুলিতে ম্যানুয়াল 2ডি কনট্যুর সনাক্তকরণ করা হয়। প্রতিটি রেডিওগ্রাফ থেকে 3ডি প্রাথমিক সমাধান বস্তু ব্যবহার করে 2ডি কনট্যুর তৈরি করা হয়। প্রাথমিক বস্তুর পৃষ্ঠের 3D কনট্যুরগুলি তাদের সম্পর্কিত রেডিওগ্রাফে অভিক্ষিপ্ত হয়। এই 2টি সেট পয়েন্টের মধ্যে সঞ্চালিত 2ডি সংযোগটি 2ডি কনট্যুর এবং 3ডি কনট্যুরের মধ্যে একটি যোগাযোগ বিকাশকারী পয়েন্ট-টু-পয়েন্ট দূরত্ব এবং কনট্যুর ডেরিভেশনগুলির উপর ভিত্তি করে। পরবর্তী ধাপ হল প্রাথমিক সমাধানের অনুকূলকরণ। সবশেষে অপ্টিমাইজড সমাধানের বিকৃতি অপ্টিমাইজড সমাধানে ক্রিগিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করে করা হয়। পরিশেষে, দুটি নির্দিষ্ট বিন্দুর মধ্যে দূরত্ব একটি প্রদত্ত নির্ভুল মানের চেয়ে বেশি না হওয়া পর্যন্ত চূড়ান্ত ধাপটি পুনরাবৃত্তি করে পুনর্গঠিত বস্তুটি পাওয়া যায়। এই পদ্ধতির সুবিধা হল এটি অবিচ্ছিন্ন আকৃতির হাড়ের কাঠামোর জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে এবং এটি মানুষের হস্তক্ষেপও হ্রাস করে তবে এগুলি সময়সাপেক্ষ। সারফেস রেন্ডারিং কৌশল সারফেস রেন্ডারিং একটি থ্রিডি বস্তুকে আইসো-সারফেস নামক পৃষ্ঠতলের একটি সেট হিসাবে কল্পনা করে। প্রতিটি পৃষ্ঠের একই তীব্রতার বিন্দু থাকে (যাকে আইসো-মান বলা হয়)। এই কৌশলটি সাধারণত উচ্চ বৈসাদৃশ্য তথ্যের ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা হয় এবং পৃথক কাঠামো চিত্রিত করতে সহায়তা করে; উদাহরণস্বরূপ, মাথার খুলি মাথার টুকরো থেকে বা শরীরের টুকরো থেকে রক্তনালী সিস্টেম তৈরি করা যেতে পারে। দুটি প্রধান পদ্ধতি হলঃ কনট্যুর ভিত্তিক পুনর্গঠনঃ আইসো-পৃষ্ঠ গঠনের জন্য আইসো-কনট্যুরগুলি একে অপরের সাথে সংযুক্ত থাকে। ভক্সেল ভিত্তিক পুনর্গঠনঃ আইসো-পৃষ্ঠ গঠনের জন্য একই তীব্রতার মানের ভক্সেল ব্যবহার করা হয়। জনপ্রিয় অ্যালগরিদমগুলি হল মার্চিং কিউব, মার্চিং টেট্রাহেড্রন এবং ডিভাইডিং কিউব। অন্যান্য পদ্ধতিতে পরিসংখ্যানগত আকৃতির মডেল, প্যারামেট্রিক্স বা উভয়ের সংকর ব্যবহার করা হয় আরও পড়ুন রেফারেন্স দেখুন ইয়াসুতাকা ফুরুকাওয়া এবং কার্লোস হার্নান্দেজ (2015) মাল্টি-ভিউ স্টেরিওঃ এ টিউটোরিয়াল ফ্লিন, জন এবং অন্যান্য। "ডিপস্টেরিওঃ বিশ্বের চিত্র থেকে নতুন দৃষ্টিভঙ্গির পূর্বাভাস দিতে শেখা।" কম্পিউটার ভিশন এবং প্যাটার্ন রিকগনিশন সম্পর্কিত আই. ই. ই. ই সম্মেলনের কার্যক্রম। 2016 সালে। বাহ্যিক লিঙ্ক একাধিক চিত্র থেকে 3D পুনর্গঠন-সাধারণ চিত্র থেকে 3D মডেল বের করার পদ্ধতি নিয়ে আলোচনা করে। ছবি এবং ভিডিও থেকে ভিজ্যুয়াল থ্রিডি মডেলিং-একটি প্রযুক্তি-প্রতিবেদন চিত্র এবং ভিডিও থেকে থ্রিডি পুনর্গঠনের তত্ত্ব, অনুশীলন এবং কৌশল বর্ণনা করে। মাল্টি-ভিউ ডেপথ ম্যাপ এবং গভীর জেনারেটিভ নেটওয়ার্ক সহ সিলুয়েট মডেলিংয়ের মাধ্যমে থ্রিডি আকারের সংশ্লেষণ-মাল্টি-ভিউ ডেপথ ম্যাপ বা সিলুয়েট মডেলিংয়ের মাধ্যমে থ্রিডি আকার তৈরি এবং পুনর্গঠন করা। কম্পিউটার দৃষ্টি অ্যাপ্লিকেশন কম্পিউটার দৃষ্টি চিত্র প্রক্রিয়াকরণ স্টেরিওফোটোগ্রামেট্রি 3ডি ইমেজিং