В последнее время задачи визуализации трехмерной сцены, в том числе виртуальная реальность, анимация и др., приобретают все большую популярность. С каждым годом возможности вывода графической информации на экран увеличиваются. Соответственно, растут и требования к качеству сцены.

С другой стороны, многие отрасли промышленности (автомобильная и др.) требуют ввода поверхностей с миллиметровой точностью. Задача получения модели сложной поверхности в цифровом виде решается разными способами (щуп, лазерный дальномер), одним из которых является трехмерная фотография.

Основной задачей трехмерной фотографии является восстановление поверхности по серии фотоснимков. Более подробно, с помощью цифрового фотоаппарата (или посредством обычного фотоаппарата с последующим сканированием) на диск компьютера вводится несколько фотоснимков одной и той же поверхности сложной формы. Фотоснимки обычно вводятся как черно-белые, то есть как 256 градаций серого цвета.

Задача состоит в том, чтобы создать математическое обеспечение, позволяющее после сколь угодно сложной и долгой обработки фотоснимков получить цифровое описание поверхности.

Теоретическим обоснованием такой обработки является стереоэффект, то есть возможность оценивать расстояние до точки по двум фотоснимкам, на которых она изображена. Практически же программы восстановления поверхности достаточно сложны и до сих пор находятся в стадии развития, то есть ни одна из них не дает полного автоматизированного решения задачи.

Основными составляющими решения задачи являются освещение поверхности с помощью структурного света, нанесение стандартных меток, фототриангуляция, бесшовное соединение поверхностей в пространстве и другие. Детализации этих методов и их практической реализации и посвящен настоящий доклад.