三维重建算法研究综述

• 作者: 张彦雯 王鹏盛 胡凯
• 来源期刊: 南京信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 三维重建 图像 稀疏点云重建 稠密点云重建 评价指标
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 页码范围: 591-602
• 页数: 12页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13878/j.cnki.jnuist.2020.05.009

摘要

三维重建技术能够应用在医学中的三维CT图像、机器人中的路径规划及考古工作中的遗迹的展示等诸多领域中.三维重建效果的完整性、精确性与稀疏点云重建(Structure From Motion,SFM)、稠密点云重建(Multi-View System,MVS)有着直接关系,本文对这两个方法展开了具体的介绍.稀疏点云重建中主要介绍了特征点检测与匹配以及SFM重构方法,本文对近几年关于特征点检测与匹配的研究进行了总结,将SFM重构方法分为全局式、增量式、混合式,并进行了详细介绍.稠密点云重建中主要介绍了深度图估计,就传统的几何计算法、深度学习与几何计算相结合的方法、基于深度学习的方法进行了总结,同时介绍了三维重建的评价指标.最后对基于图像的三维重建进行了总结,并列举出了在未来可能面对的问题及发展趋势.