三維物體可以經由拍攝的動作，投影在二維影像平面上，透過影像平面上的 資訊可以得知物體的形狀與顏色，因此也發展了利用二維影像去重建三維物體的 方法，而立體像素色彩法[10][11]就是其中之一。在三維的世界中，可以把所有的 物體都假想為是由眾多的點所組成，而這個點稱為立體像素，而拍攝則是將各個 立體像素投影到相機影像平面上，若能在相機影像平面上得知立體像素的顏色，
就可將物體的三維模型重建出來。
圖2.8 立體像素與相機影像平面。
z
y
x 影像平面 1
立體像素投影至影像平面
投影範圍
3
2 N
三維模型重建對象
…
在重建之前，必須先建立模型，模型是由N N N× × 個立體像素所組成，有了 假想存在於真實世界的模型後，利用相機校正參數去求得立體像素在相機影像平 面上的投影範圍，如圖2.8 所示，可得到立體像素的顏色，以及模型本身就提供了 立體像素的位置，進而可以將三維模型重建出來。
然而，並非所有的立體像素都要被重建，根據參考文獻[12]中的內容，立體像 素分為三類:
(1) empty voxel:存在於物體外面的立體像素，由於並非存在於物體表面，所以在 相機影像平面上的投影範圍可能是背景或是物體表面的顏色，因此在不同相 機所看到的立體像素顏色差異較大；
(2) surface voxel:物體表面上的立體像素，在相機影像平面上的投影範圍為物體表 面顏色，因此在不同相機所看到的立體像素顏色差異較小；
(3) interior voxel:存在於物體裡面的立體像素，在相機影像平面上的投影範圍為物 體表面的顏色，可是不同位置的相機所拍攝到的表面並非唯一，所以在不同 相機所看到的立體像素顏色差異較大，情況與empty voxel 相似。
圖2.9 空間中的立體像素。
而在重建的過程中，只需要對物體表面上的立體像素重建，根據上述可知，
物體表面上的立體像素，在不同相機所看到的顏色差異較小，換句話說，色彩較 為一致，而判斷色彩是否一致的方法為色彩一致性。若經過色彩一致性方法判定 為色彩一致，代表立體像素為物體表面上的立體像素，立體像素可以重建。
然而，在色彩一致性步驟前，必須考慮遮蔽(occlusion)，如圖 2.10 所示，五個 立體像素都為物體表面上的立體像素，對相機 1 而言，立體像素 p 被立體像素 n 遮蔽了，立體像素 p 確實存在於空間中，但在兩張相機影像平面上所對應的顏色 不同，因此立體像素p 無法重建；對相機 2 而言，立體像素 q 被立體像素 r 遮蔽了，
但在兩張相機影像平面上所對應的顏色相同，而立體像素q 可以重建。
圖2.10 遮蔽情形。
當遮蔽發生會對三維模型重建造成影響，若能在立體像素 p 重建前，得知有 遮蔽發生，則可以知道立體像素 p 只會出現在相機 2 之影像平面上，在不考慮相 機 1 之影像平面的情形下，立體像素 p 將會被重建。事實上，在重建過程中，無 法得知遮蔽的發生，卻有處理遮蔽的方法，這個方法為立體像素可見度(voxel visibility)。立體像素可見度與色彩一致性的方法將在第三章中介紹。
相機1 相機2 p q
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