来源：rc.cs.sdu.edu.cn/3dshape/
报道：闻菲
【新智元导读】中国山东大学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。
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。
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、内盖夫本·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，成果获得了包括 Science Daily、phys.org 在内的多家国外科技媒体的报道。
论文：基于浸入转换的 3D 重建
作者：
Kfir Aberman*, 北京电影学院未来影像高精尖创新中心（AICFVE），特拉维夫大学
Oren Katzir*, AICFVE，特拉维夫大学
周强，山东大学
罗泽刚，山东大学
Andrei Sharf，内盖夫本·古里安大学，AICFVE
Chen Greif，英属哥伦比亚大学
陈宝权，山东大学
Daniel Cohen-Or，特拉维夫大学
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，研究负责人山东大学计算机学院院长、北京电影学院未来影像高精尖创新中心首席科学家陈宝权教授在接受新智元采访时说。
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。来源：irc.cs.sdu.edu.cn
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：（从左到右）浸入 100 次、500 次和1000 次的结果。来源：irc.cs.sdu.edu.cn
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。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。”陈宝权教授告诉新智元。此外，浸入转换装置搭建起来也很简单。
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。来源：irc.cs.sdu.edu.cn
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。
了解更多：http://irc.cs.sdu.edu.cn/3dshape/
英文报道
3-D scanning with water
https://www.sciencedaily.com/releases/2017/07/170721131954.htm
相关论文
Kr Aberman, Oren Katzir*, Qiang Zhou, Zegang Luo, Andrei Sharf, Chen Greif, Baoquan Chen, and Daniel Cohen-Or. 2017. Dip Transform for 3D Shape Reconstruction. ACM Trans. Graph. 36, 4, Article 79 (July 2017), 11 pages. DOI: http://dx.doi.org/10.1145/3072959.3073693
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