内蒙古自治区是全国五大牧区之一,在全国畜牧业中占据重要的地位。自治区的发展战略目标中提到,要逐步推进新型的信息科技在畜牧业中深层次的融合应用。其中,牛的个体识别技术对智慧牧场建设和畜牧业保险有着重要意义。三维识别方法比二维识别能提供更丰富的空间信息,可以更精准地进行个体识别。而在三维识别中,牛面部的三维重建是至关重要的一环,对畜牧业的智慧管理具有一定的应用价值。本文针对牛面部三维图像重建的主要研究内容包括以下几个方面:1.牛面部图像的采集。设计了在复杂环境下牛面部的多视角视频采集方法,选取同一时刻不同角度的牛面部图像,可以将非刚性的牛面部近似刚性化。通过此方法采集四个角度的牛面部视频,为后续图像数据集的建立提供了大量的原始数据。2.牛面部数据集的建立。对不同角度的牛面部视频进行关键帧提取,采用改进的K均值聚类关键帧提取方法得到多组具有完整牛面部的图像,有效减少了关键帧的冗余量。然后对图像进行质量评价,选取效果最好的一组图像建立牛面部数据集。牛面部图像数据集的建立为牛面部的三维重建提供了基础。3.牛面部三维重建算法研究。本文采用改进的SIFT与ORB融合算法对牛面部图像进行特征点提取和匹配,匹配对数相较于单种特征点的匹配对数有所提高。之后采用相机自标定的方法进行相机标定,并通过运动恢复结构的方法重建稀疏点云。再利用C/PMVS进行稠密点云的重建。最后进行表面重构及纹理映射,从而实现牛面部的三维图像重建。重建出来的牛面部三维模型完整地恢复了牛面部,重建效果清晰,有较强的可视化效果。