基于 360$^\circ$ 影像的三维场景几何估计：综述
计算机视觉与模式识别
2024-01-18 v1 人工智能
图形学
机器学习
摘要
本文全面综述了基于全向光学系统下单张、两张或多张图像进行三维场景几何估计的先驱性和前沿方法。我们首先回顾球面相机模型的基本概念，并梳理适用于全向（亦称 360、球面或全景）图像与视频的最常见采集技术和表示格式。随后，我们综述了单目布局与深度推断方法，重点介绍适用于球面数据的基于学习的解决方案的最新进展。接着在球面域重新审视经典立体匹配，其中稀疏与稠密特征的检测和描述方法变得至关重要。立体匹配的概念随后被推广到多视图相机设置，将其归类为光场、多视图立体视觉和运动恢复结构（或视觉同时定位与建图）。我们还整理并讨论了各任务常用的数据集和评价指标，并列出近期结果以供参考。最后，我们指出了当前和未来的发展趋势。
引用
@article{arxiv.2401.09252,
title = {3D Scene Geometry Estimation from 360$^\circ$ Imagery: A Survey},
author = {Thiago Lopes Trugillo da Silveira and Paulo Gamarra Lessa Pinto and Jeffri Erwin Murrugarra Llerena and Claudio Rosito Jung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.09252},
year = {2024}
}
备注
Published in ACM Computing Surveys