基于增量运动恢复结构的球面图像三维重建
计算机视觉与模式识别
2023-06-27 v2
摘要
三维重建在现代摄影测量系统中发挥着日益重要的作用。传统的卫星或基于空中的遥感（RS）平台可为大规模地貌与城市的三维重建提供必要数据源。即便使用低空无人机（Unmanned Aerial Vehicles, UAV），在城市峡谷与室内场景等复杂情况下，由于相机帧间频繁跟踪失败与数据采集成本高，三维重建仍具挑战性。近来，球面图像因能从一次相机曝光记录周围环境而被广泛利用。然而，经典的三维重建流程无法用于球面图像。此外，用于球面图像三维重建的软件包寥寥无几。基于球面相机成像几何，本研究探讨了利用球面对应点的相对定向算法、利用场景点与球面点间三维对应点的绝对定向算法，以及BA（bundle adjustment，光束法平差）优化的代价函数。另外，利用上述算法提出了一种面向球面图像的增量SfM（Structure from Motion，运动恢复结构）流程。所提方案最终通过使用消费级与专业级球面相机捕获的三个球面数据集进行了验证。结果表明，所提SfM流程能够实现复杂场景的成功三维重建，并为开源软件包中的实现提供有用线索。所设计SfM流程的源代码将公开可用。
引用
@article{arxiv.2306.12770,
title = {3D Reconstruction of Spherical Images based on Incremental Structure from Motion},
author = {San Jiang and Kan You and Yaxin Li and Duojie Weng and Wu Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.12770},
year = {2023}
}