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三维重建技术旨在从二维图像序列中恢复真实场景的三维几何结构，其核心理论融合了多视几何、图像处理与深度学习。早期方法依赖于精确标定的相机模型与特征点匹配，如SIFT结合对极几何实现稀疏重建；随着深度学习发展，基于CNN的端到端网络可直接预测深度图或体素网格，显著提升复杂场景下的鲁棒性。主流技术路线包括基于多视角立体视觉（MVS）的几何推理与基于神经辐射场（NeRF）的隐式表示建模。在实际应用中，虚拟

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