将两幅图像作为例子，指定在同一世界坐标系下这两幅图像的相机矩阵P和P'， 是两幅图像的一个对应点，即它们满足对极几何约束，现在要根据P和P'计算点对应的空间点。m的反投影线与的反投影线 确定了通过两相机光心的平面一张，不平行的两条射线，必在空间一点交汇。也即对应点的反投影射线，及其两个相机的基线，是一个三角形，相机的光心和反投影线的交点作为其顶点，要确定的空间点就是交点，如图4.1 所示。
图4.1 三维重建原理
有一种例外情况是，三维空间中，分布在两个相机基线上的点，对应点不会完成它的恢复任务，这是由于该情况下，反投影的两条射线重合了基线，故不能唯一确定空间点。
4.2 MVSNet
MVS是一种从具有一定重叠度的多视图视角中恢复场景的稠密结构的技术，传统方法利用几何、光学一致性构造匹配代价，进行匹配代价累积，再估计深度值。虽然传统方法有较高的深度估计精度，但由于存在缺少纹理或者光照条件剧烈变化的场景中的错误匹配，传统方法的深度估计完整度还有很大的提升空间。近年来卷积神经网络已经成功被应用在特征匹配上，提升了立体匹配的精度。在这样的背景下，香港科技大学Yaoyao等人，在2018年提出了一种基于深度学习的端到端深度估计框架——MVSNet。
多视图立体匹配（Multi-view Stereo， MVS）是计算机领域中一个核心问题。重建多视图立体匹配，可以认为是拍摄既定场景的一个逆过程。相机映射下，三维场景变换为二维，而多视图立体匹配重建正好相反，其从这样子。不同视点拍摄图像，恢复出真实的三维场景。
传统的方法使用手工设计的相似性度量指标和正则化方法计算场景的稠密对应关系（比如使用归一化互相关Normalized Cross-Correlation和半全局匹配semi-global matching）。这些方法在非朗伯体表面、无弱纹理区域的场景可以达到很好的效果。但是在弱纹理区域，人工设计的相似性指标变得不可信，因此导致重建结果不完整。由MVS数据集的排行榜可知，这些方法具有很高的精度，然而在重建的完整度方法还有很大的空间可以提升。
卷积神经网络的研究的最新进展引发了人们完善立体匹配重建热情。从概念看，基于学习算法能够捕获全局的语义信息，比如基于高光和反射的先验条件，便于得到更加稳健的匹配。目前已经探求一些两视图立体匹配，用神经网络替换手工设计的相似性度量或正则化方法。这些方法展现出更好的结果，并且逐步超过立体匹配领域的传统方法。事实上，立体匹配任务完全适合使用CNN，因为图像对是已经过修正过的，因此立体匹配问题转化为水平方向上逐像素的视差估计。
螺旋CT的图像是计算机后处理出来的，所以，准确的说，想重建出多少层就可以多少层。当然，实际是不用这样的，一般对于所检查的部位，设定一个能够诊断疾病的层厚，再重建图像。比如扫描100mm长的范围，设定重建层厚是5mm，那么出来的图像就是20幅。当然这里面还有好多技术上的东西，比如重叠重建、间断重建等，就不细说了。只要二维图像具备重建分析的条件（有薄层图像、二维阅片无异常）就可用博 为的三维后处理工作站重建出不错的效果。博 为的三维分为：三维基础模块和三维高级模块。基础三维分为：MIP（最大密度投影）、MinIP（最小密度投影）、MPR（多平面重建）、CPR（曲面重建）、VE（三维虚拟内窥镜）、VR（三维容积重建），这些模板的功能非常基础，而高级三维是专门针对脏器分析和测量的：心脏、肝脏、结肠、血管、齿科都属于高级三维，比如用来做心脏的分割、冠脉提取、量化分析等，操作起来非常简单和实用。
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