Một vấn đề cần được đề cập trước hết đó là các khối ảnh 3 chiều không thể tự tạo ra trong các mô hình thiết lập ảnh. Vì thế, muốn đạt được khả năng hợp nhất các ảnh 3 chiều, ta nhất thiết phải xét đến khả năng hợp nhất các ảnh 2 chiều từ các tập ảnh thu được từ các mô hình. [25]
Ta xét một số kỹ thuật hợp nhất ảnh 2 chiều sau :
Hợp nhất dựa trên điểm tương đồng
Lựa chọn một số điểm đặc trưng trên ảnh. Thông thường thì một tập ảnh luôn có những điểm có giá trị và ý nghĩa hình học nhất định. Những điểm này phải được duy trì chính xác trong quá trình xử lý ảnh.
Bước tiếp theo của quá trình hợp nhất là biến dạng ảnh nhằm gắn những điểm đã được lựa chọn trên ảnh đầu tiên lên ảnh thứ hai. Quá trình này đòi hỏi độ tinh tế cao trong xử lý nhằm cho ra kết quả tốt nhất.
Việc hợp nhất này có thể được tiến hành bằng tay, bán tự động hay tự động. Thông thường nhất là cách thức bán tự động, có nghĩa là người điều khiển sẽ xử lý các điểm ảnh theo ý muốn trước khi tiến hành hợp nhất.
Hợp nhất dựa trên các tính chất chung của các hình ảnh
Ý tưởng chính ở đây là thu thập những thông tin hữu ích từ các hình ảnh mà không cần tác động từ phía người điều khiển (hoặc chỉ cần tác động ít).
Những thuộc tính hình học hay thang độ xám của các hình ảnh được mô tả bởi tâm khối, hệ trục tọa độ và những thành phần phức tạp hơn. Các tham số của quá trình biến đổi về ảnh chuẩn được tính toán bởi những giá trị có sẵn trong mỗi ảnh, điều chính yếu là những giá trị này chính là những thành phần bất biến của ảnh.
Đây là phương thức hợp nhất có thể được tiến hành hoàn toàn tự động và cho kết quả chấp nhận được. Tuy nhiên, hình thức hợp nhất này cũng rất dễ cho ra những sai số lớn do ảnh hưởng của nhiễu, vì vậy cách tốt nhất là chúng ta cũng cần phải tác động một phần nào đó trước khi cho tiến hành hợp nhất ảnh.
Hợp nhất dựa trên bờ mép của ảnh
Nguyên lý cơ bản là xác định và tách lấy các bờ mép có trong các ảnh và tiến hành so sánh các mép tương ứng với nhau để tiến hành hợp nhất hình ảnh từ những đường mép tương đồng này. Để hợp nhất các đường mép này, người ta thường sử dụng cách thức giảm thiểu sai số bình phương trung bình và so sánh giá trị cường độ của các điểm mép. Nhìn chung, đây là phương thức hợp nhất rất thuận tiện sử dụng trong hình ảnh y khoa do các hình ảnh y khoa được tạo ra dựa trên thang độ xám với bờ mép của từng bộ phận rất dễ xác định thông qua vài thuật toán đơn giản.
Hình thức hợp nhất này cũng có thể được thực hiện một cách tự động hoặc bán tự động theo ý đồ của người sử dụng.
Như vậy, ta nhận thấy các hình thức hợp nhất 2 chiều này cũng chính là nền tảng cơ bản nhất để tiến tới hợp nhất các khối ảnh 3 chiều. Đồng thời, nhận định hai mục tiêu đầu tiên mà phần mềm thiết kế cần phải đạt được đó là :
• Phải có khả năng thiết lập ảnh 3 chiều từ các tập ảnh 2 chiều.
• Phải có khả năng hợp nhất không chỉ 1 cặp ảnh mà phải hợp nhất được nhiều cặp ảnh cùng một lúc.