CN105957068B - 构建三维重建模型表面的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了构建三维重建模型表面的方法和系统。其中，该方法包括获取被重建对象的多视角图像；根据所述多视角图像的分辨率，确定所述三维重建模型的三维点的空间坐标值及所述三维点参与构建的三角形面片的索引值，以及所述三维点数目和所述三角形面片的数目；基于所述三维点的空间坐标值及所述三维点参与构建的三角形面片的索引值，以及所述三维点数目和所述三角形面片的数目即可以构建三维重建模型表面。通过本发明实施例解决了如何通过本发明预先给出的三维点及其参与构造的三角形面片索引值对应关系构建任意分辨率的三维重建模型表面的技术问题。

Description

构建三维重建模型表面的方法和系统

技术领域

本发明实施例涉及三维重建技术领域，具体涉及一种构建三维重建模型表面的方法和系统。

背景技术

基于多视图像采集的三维重建技术一般通过相机阵列对待重建物体场景进行多视角的同步图像获取，根据物体场景上相同实际点(X,Y,Z)在不同相机拍摄的图像中所处的不同位置(u,v)，结合相机自身的焦距、相机之间的空间位置关系等参数，计算出物体场景在任意相机中的深度信息z，结合(u,v)空间中的相对位置关系，得到重建出的物体场景中每个实际点的三维信息(x,y,z)。依据该方法完成的重建模型的特点之一是在每个实际点的三维信息(x,y,z)中，(x,y)的取值与其在图像中的坐标(u,v)成比例，所以在忽略深度信息z的情况下(即迎着z方向观察模型)，所有重建点按照与图像像素对应的排列顺序均匀排列在矩形的区域内，且三维点的数目和图像中的像素数目一致。

一般而言，顶点在数据中的顺序和其在三角形面片中进行组合的顺序不同，即第一个顶点可能和第五个、第十个而非第二、第三个顶点组合成一个三角形面片；而且在某些通过非重建方法得到的三维模型中会出现相同顶点重复存取的情况，造成数据冗余，使得三维重建模型的构建受三维重建模型表面的分辨率影响较大。

有鉴于此，特提出本发明。

发明内容

本发明实施例的主要目的在于提供一种构建三维重建模型表面的方法，其至少部分地解决了如何不受三维重建模型表面分辨率影响而构建任意分辨率的三维重建模型表面的技术问题。此外，还提供一种构建三维重建模型表面的系统。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了以下技术方案：

一种构建三维重建模型表面的方法，所述方法至少包括：

获取被重建对象的多视角图像；

根据所述多视角图像的分辨率，确定所述三维重建模型的三维点的空间坐标值及所述三维点参与构建的三角形面片的索引值，以及所述三维点数目和所述三角形面片的数目；

基于所述三维点的空间坐标值及所述三维点参与构建的三角形面片的索引值，以及所述三维点数目和所述三角形面片的数目，来构建三维重建模型表面。

为了实现上述目的，根据本发明的另一个方面，还提供了一种构建三维重建模型表面的系统，所述系统至少包括：

获取模块，被配置为获取被重建对象的多视角图像；

确定模块，被配置为根据所述多视角图像的分辨率，确定所述三维重建模型的三维点的空间坐标值及所述三维点参与构建的三角形面片的索引值，以及所述三维点数目和所述三角形面片的数目；

构建模块，被配置为基于所述三维点的空间坐标值及所述三维点参与构建的三角形面片的索引值，以及所述三维点数目和所述三角形面片的数目，构建三维重建模型表面。

与现有技术相比，上述技术方案至少具有以下有益效果：

本发明实施例通过根据获取到的多视角图像的分辨率，确定三维重建模型的三维点的空间坐标值及三维点参与构建的三角形面片的索引值，以及三维点数目和三角形面片的数目；并基于三维点的空间坐标值及三维点参与构建的三角形面片的索引值，以及三维点数目和三角形面片的数目，来构建三维重建模型表面。从而，实现了不受三维重建模型表面分辨率影响构建任意分辨率的三维重建模型表面的技术效果，而且还简化了三角化过程。

当然，实施本发明的任一产品不一定需要同时实现以上所述的所有优点。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其它优点可通过在所写的说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的方法来实现和获得。

附图说明

附图作为本发明的一部分，用来提供对本发明的进一步的理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但不构成对本发明的不当限定。显然，下面描述中的附图仅仅是一些实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。在附图中：

图1为根据一示例性实施例示出的构建三维重建模型表面的方法的流程示意图；

图2为根据另一示例性实施例示出的基于8×6分辨率图像序列的重建模型正视图；

图3为根据一示例性实施例示出的删改前三维重建模型的正视图；

图4为根据一示例性实施例示出的删改后三维重建模型的正视图；

图5为根据一示例性实施例示出的构建三维重建模型表面的系统的结构示意图。

这些附图和文字描述并不旨在以任何方式限制本发明的构思范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本发明的概念。

具体实施方式

下面结合附图以及具体实施例对本发明实施例解决的技术问题、所采用的技术方案以及实现的技术效果进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，并不是全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的前提下，所获的所有其它等同或明显变型的实施例均落在本发明的保护范围内。

需要说明的是，在下面的描述中，为了方便理解，给出了许多具体细节。但是很明显，本发明的实现可以没有这些具体细节。

需要说明的是，在没有明确限定或不冲突的情况下，本发明中的各个实施例及其中的技术特征可以相互组合而形成技术方案。

对于一般的三维模型，使用三角形面片对其实际的连续表面进行近似(模型的可视化需要通过预先给定或是根据顶点的分布来确定模型中哪三个三维点(顶点)组成三角形面片能够使所有连成的三角形面片网格能够不重复地包括所有顶点，进而近似模拟物体实际的连续表面视觉效果，即三角化)，而每个三角形面片都是由三个模型表面的三维点按照一定的顺序组成的，该顺序保证所有三维点组成的三角形面片恰好完全覆盖整个模型表面。这种表征三维组合三角形面片的对应关系需要预先给定，而且由于三维点在组成三角形面片时存在复用的情况，因此需要通过一些比较复杂的数据结构表达方式才能高效简洁地建立三维点和三角形面片之间的对应关系，便于复杂模型海量三维数据的存储以及三维点删改情况下三角形面片对应被删改的执行。

为此，本发明实施例提供一种构建三维重建模型表面的方法。如图1所示，该方法至少可以包括步骤S100至步骤S120。

S100：获取被重建对象的多视角图像。

S110：根据多视角图像的分辨率，确定三维重建模型的三维点的空间坐标值及三维点参与构建的三角形面片的索引值，以及三维点数目和三角形面片的数目。

在本步骤中，基于分辨率为W×H的多视角图像，根据以下公式确定三维重建模型的三维点的空间坐标值：

(x,y,z)＝(w,h,z)w＝0,1,…W-1,h＝0,1…H-1

其中，(x,y,z)表示三维点的空间坐标值，w表示三维点所在的列序号，h表示三维点所在的行序号，z表示三维点的深度信息。

基于分辨率为W×H的所述多视角图像，根据以下公式确定三角形面片的索引值：

index_n＝N_m N_m＝0,1,…2(W-1)-1,2(W-1),…,2(W-1)(H-1)-1

其中，index_n表示三角形面片的索引值，N_m表示三角形面片的序号，n表示所述索引值的数目。

在一个可选的实施例中，索引值的数目根据以下公式来确定：

在一个可选的实施例中，根据以下公式确定三角形面片的索引值：

基于分辨率为W×H的所述多视角图像，确定三维点和三角形面片的数目分别为W×H个、2(W-1)(H-1)个。

S120：基于三维点的空间坐标值及三维点参与构建的三角形面片的索引值，以及三维点数目和三角形面片的数目，来构建三维重建模型表面。

本发明实施例通过采取上述技术方案解决了如何不受三维重建模型表面分辨率影响而构建三维重建模型的技术问题，并且简化了三角化过程。

下面以图2所示的三维重建模型的正视图为例来说明三维重建模型的构建。

如果重建三维模型的是一组在不同视角对该三维模型采集到的分辨率为W×H的图像，则该三维模型的分辨率也为W×H。任意一个三维点数据Pt可以定义为：

其中，0≤w≤7,0≤h≤5，n＝1,2；i表示三维点的序号，0≤i≤WH-1；Pos_i表示第i个三维点的位置信息，Pos_i＝Pos_i(x_i,y_i,z_i)；表示所有参与组成的三角形面片序号；Pos_i可以通过(w,h,z_(w,h))表示，z_(w,h)表示z可以用(w,h)进行表示；中的n_i表示该三维点共参与了n_i个三角形面片的构建；n_(w,h)表示三角形面片的个数可以由(w,h)决定，以集合的形式表示n_(w,h)个三角形面片的具体序号值(三角形面片的索引值)。

由于三维点在三维重建模型中的位置信息中前两维(x_i,y_i)的排列顺序与参与构建模型的图像中像素的排列顺序相同，即图像中的第h行、第w列像素重建模型表面中的第h行、第w列有与之唯一对应的三维点，所以三维重建模型中第i个点的行序号和列序号可以表示为：

即：也可以用其中第w,h来表示其所在位置：

Pos_i＝Pos_(w,h)(w,h,z_(w,h))0≤w≤W-1,0≤h≤H-1

所以，在模型三角化的过程中，只要在满足条件：0≤w≤W-2,0≤h≤H-2的情况下使得三维重建模型中第(w,h)、(w+1,h)、(w,h+1)以及(w+1,h)、(w,h+1)、(w+1,h+1)个点组成两个相邻的三角形面片，则对于该模型的三角形网格一共存在2W×H个同样规则排列的三角形面片。

每个三维点参与构建的三角形面片的信息Tri_i可以由下式确定：

其中，n_i表示该点参与构建的所有三角形面片的个数；表示所有参与构建的三角形面片的排列序号(三角形面片的索引值)。

同理，由三维重建模型中三维点及其参与构建的三角形面片规则排列特点，可以直接由该三维点的行列序号(w,h)预先算出n_i、

其中，上述公式中表示三角形面片的索引值由w、h和n_i决定，其与index_n表示的含义相同。

通过上面的公式即可通过重建三维点的前两维信息直接进行模型的三角化，同时之后如果需要对三维重建模型进行删改操作，只要选中需要删改的点，则可以按照上面的关系找到参与构建的三角形面片，然后做出相应的修改即可。

作为示例，如图2所示，如果重建分辨率为8×6的多角度拍摄到的图像集，则三维重建模型的三维图像表面101从正面看由8列6行共48个三维点组成。

具体地，可以通过以下方式构建三维重建模型表面上的三维点和三角形面片：

对于重建分辨率为W×H的三维重建模型表面(即在空间中迎着该三维重建模型z方向观察时，该三维重建模型在水平方向共有W个三维点，在垂直方向共有H个三维点)，共存在W×H个三维点以及2(W-1)(H-1)个三角形面片。

按照从左上到右下的顺序，对每个三维点的空间坐标值编号为：

(x,y,z)＝(w,h,z)w＝0,1,…W-1,h＝0,1…H-1

其中，w为某一三维点所在列序号，h为某一三维点所在行序号。

按照从左上到右下的顺序，对每个三角形面片的索引值编号为：

index_n＝N_m N_m＝0,1,…2(W-1)-1,2(W-1),…,2(W-1)(H-1)-1

其中，N_m表示所有可能的三角形面片的序号，最小为0，最大为2(W-1)(H-1)-1，即所有三角形面片顶点值的索引值可以组成一个包含从0开始到2(W-1)(H-1)-1共2(W-1)(H-1)个自然数的数集(N)。

同理，在图2中，从左上角开始每三个点都可以按照三维点102、103、104组成三角形面片105的方式依序构建三角面片，一共可以组成70个三角形面片。其中，三角形面片也按照行列的顺序将105的序号置为0、106的序号置为1，直到图2中最末尾位置的面片107、108分别置为68、69。

对于每个三维点参与构建的三角形面片的全部索引值(index₀,index₁,...,index_n)，其中数目n按照该三维点空间坐标值(x,y,z)中x和y的取值可以由以下第一关系式表示：

如图2所示，对于源自8×6图像序列的三维重建模型中的任意一点，其在三维空间中的坐标的前两维(w,h)使其按照顺序均匀的分布在一个矩形区域(由于图2为朝着Z方向的正视图，故无法看出三维点的第三维z_(w,h)的取值，z_(w,h)表征物体的深度信息)。

对于每个三维点参与构建的三角形面片面片的全部索引值(index₀,index₁,...,index_n)在索引值集合N中的取值N_n按照该三维点空间坐标值(x,y,z)中x和y的取值以及索引值数目n，可以由以下第二关系式表示：

这里，按照三维点在三维重建模型中的位置进行了分类。

第一类为index_(x,y,n)＝0；

第二类为index_(x,y,n)＝2xy-1；

第三类为

第四类为

第五类为

第六类为

第七类为

第八类为

第九类为

如图2所示，点102在三维重建模型表面所处的位置为(0,0)，其为第1类点，由上式可知，其只参与了序号为0的三角形面片(图2中的三角形面片105)的构建；点103所处的位置为(1,0)，其为第5类点，由上式可知，其参与了三角形面片0、1(图2中的三角形面片106)、2(图2中的三角形面片109)的构建；点104所处的位置为(0,1)，其为第7类点，由上式可知，其参与了三角形面片0、1、14(图2中的三角形面片110)的构建；点111所处的位置为(0,7)，其为第3类点，由上式可知，其参与了三角形面片12(图2中的三角形面片112)、13(图2中的三角形面片113)的构建；点114所处的位置为(2,7)，其为第8类点，由上式可知，其参与了三角形面片27(图2中的三角形面片115)、40(图2中的三角形面片116)、41(图2中的三角形面片117)的构建；点118所处的位置为(5,7)，其为第2类点，由上式可知，其参与了三角形面片69(图2中的三角形面片119)的构建；点120所处的位置为(5,5)，其为第6类点，由上式可知，其参与了三角形面片65(图2中的三角形面片121)、66(图2中的三角形面片122)以及67(图2中的三角形面片123)的构建；点124所处的位置为(0,5)，其为第4类点，由上式可知，其参与了三角形面片56(图2中的三角形面片125)、57(图2中的三角形面片126)的构建；点127所处的位置为(3,3)，其为第9类点，由上式可知，其参与了三角形面片33(图2中的三角形面片128)、34(图2中的三角形面片129)、35(图2中的三角形面片130)、57(图2中的三角形面片131)、56(图2中的三角形面片132)以及57(图2中的三角形面片133)的构建。

同理，当三维重建模型表面的分辨率进一步增加的时候，所有的三维点仍然可以按照上述方式进行分类。

如果生成的三维重建模型中存在一些三维点的误差比较大(该误差可以由观察者主观判断是否较大)，则需要对三维重建模型表面进行删改，此时，可以通过选中三维重建模型表面的三维点，再选出其参与构建的所有三角形面片，之后将其一起删除或修改即可。

以图3所示为例，在三维重建模型的三维图像表面101中选中6个点，其中201等三个点属于第9类点、202等三个点属于第6类点。进行删除时，去除两者之间重复的三角形面片，一共删除203到217共15个三角形面片，成为删改后的模型表面218。图4示例性地示出了删改后三维重建模型的正视图。此时，三维重建模型上所有剩余点及其与剩余的三角形面片的构建关系仍然满足第二关系式，只是其中被删除的点和三角形面片会被标记为已经被删除，这样以后继续删除时不再考虑。

本发明实施例基于多视图像的表面重建来得到三维重建模型。其中，使每一个三维点包含空间坐标值(x,y,z)及其参与构建的三角形面片的索引值(index₀,index₁,...,index_n)；并使三维重建模型的三维点数目与所有参与重建的、在不同角度采集到的被重建对象图像的像素数目相同，而且让三维重建模型表面三维点的三维坐标(x,y,z)中前两维坐标(x,y)与参与重建的图像像素坐标相同，z代表该三维点的深度信息；从而使每一个三维点至少参与一个三角形面片的构建且至多参与六个三角形面片的构建，实现了利用基于多视图像重建所得模型表面三维点及其三角化后三角形面片排序的规律，按照分类的思想来构建不受模型表面分辨率影响的三维重建模型，本发明实施例将三维点和其参与构建的三角形面片信息联系起来，不仅构建简单，而且便于三维点及三角面片的删改操作。

上述实施例中虽然将各个步骤按照上述先后次序的方式进行了描述，但是本领域技术人员可以理解，为了实现本实施例的效果，不同的步骤之间不必按照这样的次序执行，其可以同时(并行)执行或以颠倒的次序执行，这些简单的变化都在本发明的保护范围之内。

基于与方法实施例相同的技术构思，本发明实施例还提供一种构建三维重建模型表面的系统。如图5所示，该系统50至少可以包括获取模块51、确定模块52和构建模块53。其中，获取模块51被配置为获取被重建对象的多视角图像。确定模块52被配置为根据多视角图像的分辨率，确定三维重建模型的三维点的空间坐标值及三维点参与构建的三角形面片的索引值，以及三维点数目和三角形面片的数目。构建模块53被配置为基于三维点的空间坐标值及三维点参与构建的三角形面片的索引值，以及三维点数目和三角形面片的数目，构建三维重建模型表面。

需要说明的是，上述实施例提供的构建三维重建模型表面的系统在进行三维重建模型表面的构建时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块来完成，即将系统的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

本领域技术人员可以理解，上述构建三维重建模型表面的系统还包括一些其他公知结构，例如处理器、控制器、存储器等，为了不必要地模糊本公开的实施例，这些公知的结构未在图5中示出。

应该理解，图5中的各个模块的数量仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数量的各模块。

上述系统实施例可以用于执行上述方法实施例，其技术原理、所解决的技术问题及产生的技术效果相似，所属技术领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

应指出的是，上面分别对本发明的系统实施例和方法实施例进行了描述，但是对一个实施例描述的细节也可应用于另一个实施例。对于本发明实施例中涉及的模块、步骤的名称，仅仅是为了区分各个模块或者步骤，不视为对本发明的不当限定。本领域技术人员应该理解：本发明实施例中的模块或者步骤还可以再分解或者组合。例如上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。

以上对本发明实施例所提供的技术方案进行了详细的介绍。虽然本文应用了具体的个例对本发明的原理和实施方式进行了阐述，但是，上述实施例的说明仅适用于帮助理解本发明实施例的原理；同时，对于本领域技术人员来说，依据本发明实施例，在具体实施方式以及应用范围之内均会做出改变。

需要说明的是，本文中涉及到的流程图或框图不仅仅局限于本文所示的形式，其还可以进行划分和/或组合。

需要说明的是：附图中的标记和文字只是为了更清楚地说明本发明，不视为对本发明保护范围的不当限定。

术语“包括”或者任何其它类似用语旨在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备/装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者还包括这些过程、方法、物品或者设备/装置所固有的要素。

如本文中所使用的，术语“模块”可以指代在计算系统上执行的软件对象或例程。可以将本文中所描述的不同模块实现为在计算系统上执行的对象或过程(例如，作为独立的线程)。虽然优选地以软件来实现本文中所描述的系统和方法，但是以硬件或者软件和硬件的组合的实现也是可以的并且是可以被设想的。

本发明的各个步骤可以用通用的计算装置来实现，例如，它们可以集中在单个的计算装置上，例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备或者多处理器装置，也可以分布在多个计算装置所组成的网络上，它们可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。因此，本发明不限于任何特定的硬件和软件或者其结合。

本发明提供的方法可以使用可编程逻辑器件来实现，也可以实施为计算机程序软件或程序模块(其包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件或数据结构等等)，例如根据本发明的实施例可以是一种计算机程序产品，运行该计算机程序产品使计算机执行用于所示范的方法。所述计算机程序产品包括计算机可读存储介质，该介质上包含计算机程序逻辑或代码部分，用于实现所述方法。所述计算机可读存储介质可以是被安装在计算机中的内置介质或者可以从计算机主体上拆卸下来的可移动介质(例如：采用热插拔技术的存储设备)。所述内置介质包括但不限于可重写的非易失性存储器，例如：RAM、ROM、快闪存储器和硬盘。所述可移动介质包括但不限于：光存储介质(例如：CD－ROM和DVD)、磁光存储介质(例如：MO)、磁存储介质(例如：磁带或移动硬盘)、具有内置的可重写非易失性存储器的媒体(例如：存储卡)和具有内置ROM的媒体(例如：ROM盒)。

本发明并不限于上述实施方式，在不背离本发明实质内容的情况下，本领域普通技术人员可以想到的任何变形、改进或替换均落入本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种构建三维重建模型表面的方法，其特征在于，所述方法至少包括：

获取被重建对象的多视角图像；

根据所述多视角图像的分辨率，确定所述三维重建模型的三维点的空间坐标值及所述三维点参与构建的三角形面片的索引值，以及所述三维点数目和所述三角形面片的数目；

基于所述三维点的空间坐标值及所述三维点参与构建的三角形面片的索引值，以及所述三维点数目和所述三角形面片的数目，来构建三维重建模型表面；

其中，

所述根据所述多视角图像的分辨率，确定所述三维重建模型的三维点的空间坐标值及所述三维点参与构建的三角形面片的索引值，以及所述三维点数目和所述三角形面片的数目，具体包括：

基于所述分辨率为W×H的所述多视角图像，根据以下公式确定所述三维重建模型的三维点的空间坐标值：

(x,y,z)＝(w,h,z)w＝0,1,…W-1,h＝0,1,…H-1

其中，所述(x,y,z)表示所述三维点的空间坐标值，所述w表示所述三维点所在的列序号，所述h表示所述三维点所在的行序号，所述z表示所述三维点的深度信息；

并且，根据以下公式确定所述三角形面片的索引值：

index_n＝N_m N_m＝0,1,…2(W-1)-1,2(W-1),…,2(W-1)(H-1)-1

其中，所述index_n表示所述三角形面片的索引值，所述N_m表示所述三角形面片的序号，所述n表示所述索引值的数目；

基于所述分辨率为W×H的所述多视角图像，确定所述三维点和所述三角形面片的数目分别为W×H个、2(W-1)(H-1)个。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述索引值的数目根据以下公式来确定：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据以下公式确定所述三角形面片的索引值：

4.一种构建三维重建模型表面的系统，其特征在于，所述系统至少包括：

获取模块，被配置为获取被重建对象的多视角图像；

确定模块，被配置为根据所述多视角图像的分辨率，确定所述三维重建模型的三维点的空间坐标值及所述三维点参与构建的三角形面片的索引值，以及所述三维点数目和所述三角形面片的数目；

构建模块，被配置为基于所述三维点的空间坐标值及所述三维点参与构建的三角形面片的索引值，以及所述三维点数目和所述三角形面片的数目，构建三维重建模型表面；

其中，

所述根据所述多视角图像的分辨率，确定所述三维重建模型的三维点的空间坐标值及所述三维点参与构建的三角形面片的索引值，以及所述三维点数目和所述三角形面片的数目，具体包括：

基于所述分辨率为W×H的所述多视角图像，根据以下公式确定所述三维重建模型的三维点的空间坐标值：

(x,y,z)＝(w,h,z)w＝0,1,…W-1,h＝0,1,…H-1

其中，所述(x,y,z)表示所述三维点的空间坐标值，所述w表示所述三维点所在的列序号，所述h表示所述三维点所在的行序号，所述z表示所述三维点的深度信息；

并且，根据以下公式确定所述三角形面片的索引值：

index_n＝N_m N_m＝0,1,…2(W-1)-1,2(W-1),…,2(W-1)(H-1)-1

其中，所述index_n表示所述三角形面片的索引值，所述N_m表示所述三角形面片的序号，所述n表示所述索引值的数目；

基于所述分辨率为W×H的所述多视角图像，确定所述三维点和所述三角形面片的数目分别为W×H个、2(W-1)(H-1)个。