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基于图割算法的三维重建参数估计MATLAB实现
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资 源 简 介
本项目提供完整的MATLAB图割算法实现，专为三维重建优化。自动构建能量函数、生成图结构，通过最大流/最小割计算实现高效参数估计，提升三维模型精度。
详 情 说 明
基于图割算法的三维重建参数估计MATLAB实现
项目介绍
本项目是一个基于图割优化算法的三维重建参数估计MATLAB实现。系统采用马尔可夫随机场能量最小化框架，通过构建图结构并计算最大流/最小割，实现对三维点云数据的自动分割和高质量重建。该算法特别针对带有噪声和不完整数据的三维重建场景进行了优化，能够有效处理多视角图像序列，生成精确的三维模型。
功能特性
- 完整的图割算法流程：实现从能量函数构建到最大流/最小割计算的全流程
- 三维重建优化：专门针对三维点云分割和重建任务进行算法优化
- 多格式支持：支持PLY和MAT格式的点云数据输入，OBJ和PLY格式的模型输出
- 参数自适应估计：可自动估计能量函数中的最优参数配置
- 可视化分析：提供能量收敛曲线和重建结果对比可视化
- 灵活输入模式：支持有监督（带初始标签）和无监督两种运行模式
使用方法
基本运行
- 准备输入数据：三维点云文件、相机参数矩阵
- 配置能量函数参数（平滑项和数据项权重）
- 运行主程序：
main.m - 查看输出结果：重建模型、分割标签、参数报告等
参数配置
在运行前需设置以下参数：data_weight：数据项权重系数（默认0.7）smooth_weight：平滑项权重系数（默认0.3）max_iterations：最大迭代次数（默认100）convergence_threshold：收敛阈值（默认1e-5）
高级功能
- 如需使用半监督学习，提供初始分割标签文件
- 对于多视角重建，需提供图像序列路径
- 可通过调整能量函数参数优化特定场景的重建效果
系统要求
- MATLAB版本：R2018a或更高版本
- 必需工具箱：
- 内存建议：至少8GB RAM（处理大型点云时建议16GB以上）
- 磁盘空间：至少1GB可用空间
文件说明
主程序文件实现了完整的图割算法三维重建流程，包含数据加载与预处理、能量函数构建、图结构生成、最大流最小割计算、参数优化估计、结果可视化输出等核心功能。该文件负责协调整个系统的运行逻辑，包括读取输入参数、调用各处理模块、监控算法收敛状态以及生成最终的重建结果和分析报告。
