三维重建软件的架构通常包含多个模块，这些模块协同工作以实现从原始数据到三维模型的转换。以下是主要架构组成部分的概述：

一、核心处理模块

特征检测与匹配

通过SIFT、ORB、SURF等算法提取图像特征，并使用FLANN、BFMatcher等工具进行特征匹配，为后续步骤提供基础数据。

结构恢复与重建

SFM（Structure from Motion）：

基于特征匹配结果，通过最小二乘法或图优化重建相机运动和三维场景。

MVS（Multi-View Stereo）：在有序图像集上通过三角化重建高精度三维模型。

单目重建：如基于深度学习的框架（如NeuralRecon），通过单张图像实现实时三维场景重建。

二、辅助功能模块

相机标定与校准

通过标定板或特征点进行相机内参和畸变校正，提高重建精度。

点云处理

包括点云滤波（如体素网格化）、分类（如区分前景/背景）、配准及导出为STL或PLY格式。

纹理映射与优化

将2D图像纹理映射到3D模型表面，并进行UV展开优化。

三、应用扩展模块

多任务集成

部分软件（如OpenSfM）支持同时进行特征匹配、相机重建和纹理生成，形成端到端管道。

实时处理优化

通过并行计算、GPU加速等技术提升实时重建速度，例如NeuralRecon在25 FPS下实现高精度重建。

场景编辑与可视化

提供3D模型编辑工具（如多边形编辑、拓扑优化）及实时可视化功能，支持场景导出和导入。

四、系统架构特点

平台兼容性：

多支持Windows、Linux、macOS等操作系统，部分工具（如OpenMVG）提供跨平台二进制文件。

模块化设计：核心算法（如SFM、MVS）与辅助功能（如纹理映射）分离，便于扩展和集成。

行业适配性：工业设计类软件（如Rhino）侧重曲面建模，影视特效类软件（如Maya）强调动画和渲染能力。

五、典型软件架构示例

Meshroom：基于AliceVision框架，集成特征提取、SFM重建及可视化模块，支持多平台运行。

OpenSfM：Python编写的SFM库，包含特征匹配、相机标定及点云导出功能。

NeuralRecon：单目重建框架，通过深度学习实现实时三维场景重建。

以上架构组件可根据具体需求组合使用，例如将OpenMVG与OpenSfM结合构建完整管道，或利用NeuralRecon进行实时场景理解。