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摘要:
基于图像的3维重建旨在从一组2维多视角图像中精确地恢复真实场景的几何形状,是计算机视觉和摄影测量中基础且活跃的研究课题,具有重要的理论研究意义和应用价值,在智慧城市、虚拟旅游、数字遗产保护、数字地图和导航等领域有着广泛应用.随着图像采集系统(智能手机、消费级数码相机和民用无人机等)的普及和互联网的高速发展,通过搜索引擎可以获取大量关于某个室外场景的互联网图像.利用这些图像进行高效鲁棒准确的3维重建,为用户提供真实感知和沉浸式体验已经成为研究热点,引发了学术界和产业界的广泛关注,涌现了多种方法.深度学习的出现为大规模室外图像的3维重建提供了新的契机.首先阐述大规模室外图像3维重建的基本串行过程,包括图像检索、图像特征点匹配、运动恢复结构和多视图立体.然后从传统方法和基于深度学习的方法两个角度,分别系统全面地回顾大规模室外图像3维重建技术在各重建子过程中的发展和应用,总结各子过程中适用于大规模室外场景的数据集和评价指标.最后介绍现有主流的开源和商业3维重建系统以及国内相关产业的发展现状.
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文献信息
篇名 大规模室外图像3维重建技术研究进展
来源期刊 中国图象图形学报 学科
关键词 3维重建 图像检索 图像特征点匹配 运动恢复结构 多视图立体
年,卷(期) 2021,(6) 所属期刊栏目 三维视觉和图形技术|3D Vision & Graphics Technology
研究方向 页码范围 1429-1449
页数 21页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
3维重建
图像检索
图像特征点匹配
运动恢复结构
多视图立体
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
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