SFM(structure from motion 从运动恢复结构)和MVS(multi-view stereo 多视图立体视觉)
主要目的:
SFM是可以重建稀疏点云的和相机参数(内外), 主要目的是:estimating the geometry of the scene and camera poses from a set of images. 使用场景最多还是标定相机内外参。
MVS重建的是稠密点云。
输入的数据:SFM是没有标定的图像,而MVS输入的是标定的图像(具有相机参数),
PS:相机参数可以通过SFM标定,所以如果从一组图像中重建三维模型,我们可以首先采用SFM标定相机内外参,然后根据标定结果进行稠密点云重建。
为什么SFM无法重建出稠密的点云,但是MVS可以?
SFM中我们用来做重建的点是由特征匹配提供的!这些匹配点天生不密集!MVS则几乎对照片中的每个像素点都进行匹配,几乎重建每一个像素点的三维坐标,这样得到的点的密集程度可以较接近图像为我们展示出的清晰度。
SFM和MVS关系
SFM给MVS算好了输入视角的位姿,内参,稀疏点云以及它们的共视关系,MVS再利用这些信息以及彩色图来估计深度图以及做最后的Fusion,还有点云过滤等等的。SFM是camera tracking, 而MVS是depth map estimation和depth fusion。在实际使用中,一般是SFM进行相机标定,然后采用MVS重建稠密点云。
详细介绍SFM算法。
SFM(运动恢复结构)算法流程:
详细介绍MVS算法。
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