360Recon：基于360图像深度融合的精确重建方法
计算机视觉与模式识别
2024-12-02 v1
摘要
360度图像相较于传统针孔相机具有显著更大的视野范围，使其能够在稀疏采样和稠密3D重建中发挥关键作用，尤其适用于低纹理环境。这使得它们在VR、AR等相关领域具有重要应用价值。然而，广阔视野导致的固有畸变会影响特征提取和匹配，进而导致后续多视图重建中的几何一致性问题。本文提出了360Recon，这是一种新的MVS算法，用于ERP图像。我们提出的球面特征提取模块有效缓解了畸变效应，并通过将构建的3D代价体积与来自ERP图像的多尺度增强特征相结合，我们的方法在保持局部几何一致性的同时实现了高精度的场景重建。实验结果表明，360Recon在现有公共全景重建数据集上在深度估计和3D重建方面实现了业界最佳性能和高效能。
引用
@article{arxiv.2411.19102,
title = {360Recon: An Accurate Reconstruction Method Based on Depth Fusion from 360 Images},
author = {Zhongmiao Yan and Qi Wu and Songpengcheng Xia and Junyuan Deng and Xiang Mu and Renbiao Jin and Ling Pei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.19102},
year = {2024}
}