PMVS:多视图匹配经典算法
导语:Multi-View Stereo(MVS)多视图立体匹配与三维重建的任务是:以已知内外参数的多幅图像(SfM的结果)为输入,重建出真实世界中物体/场景的三维模型。
本文作者提出了PMVS的经典算法,深入了解传统算法的实现效果,可以帮助我们与基于深度学习的方法进行对比,对“如何评估多个视图间相似性”这一问题有更深刻的认识,希望能对相关研究人员有一定的参考帮助。
论文题目:Accurate, Dense, and Robust Multiview Stereopsis
论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/document/5226635
代码地址:https://github.com/pmoulon/CMVS-PMVS
该论文提出的方法可以分解为三个主要的部分:1. 重建出若干可以完整覆盖目标物体/场景的面片;2. 将面片模型转换为多边形渔网模型;3. 优化多边形渔网模型。这里重点分析文中提出的“匹配-扩张-剔除”策略,这也是PMVS算法的核心内容。
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