一种用于三维重建的鲁棒抗误差视图选择方法
计算机视觉与模式识别
2024-02-27 v2
摘要
针对运动恢复结构（SFM）视图选择中因选择相机基线较小的视图而导致三角测量不确定性增加的问题，本文提出了一种鲁棒的抗误差视图选择方法。该方法利用基于三角测量的计算获得抗误差模型，进而构建抗误差矩阵。抗误差矩阵中每一行的排序结果决定了每个视图的候选视图集。通过遍历所有视图的候选视图集，并基于抗误差矩阵补全缺失视图，确保了三维重建的完整性。我们在平均重投影误差和重建结果中的绝对轨迹误差方面，将该方法与 COLMAP 程序中精度最高的穷举法进行了实验比较。所提出的方法在 TUM 数据集和 DTU 数据集上，重投影误差精度平均降低了 29.40%，绝对轨迹误差平均降低了 5.07%。
引用
@article{arxiv.2402.11431,
title = {A Robust Error-Resistant View Selection Method for 3D Reconstruction},
author = {Shaojie Zhang and Yinghui Wang and Bin Nan and Wei Li and Jinlong Yang and Tao Yan and Yukai Wang and Liangyi Huang and Mingfeng Wang and Ibragim R. Atadjanov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.11431},
year = {2024}
}