underwater coral reef images: A review and comparison
计算机视觉与模式识别
2025-10-21 v2
摘要
珊瑚是珊瑚礁生态系统中构成基础栖息地的生物，构建覆盖广阔距离的结构。然而，由于其脆弱性和易受多种威胁的本色，珊瑚容易受到显著损伤和破坏。对于高质量建模，应用先进的3D重建技术至关重要。这些技术有助于科学家准确记录和监控珊瑚礁的状态，包括其结构、种类分布以及随时间的变化。基于测量的技术尤其受到青睐，尤其是近期在 underwater videography、测量计算机视觉和机器学习方面的进展。尽管图像基 3D重建技术不断进步，但针对 underwater coral reef images 的最前沿解决方案仍缺乏系统性综述和全面评估。新兴的先进方法可能难以应对 underwater imaging 环境、复杂的珊瑚结构以及计算资源限制。需要对其进行审查和评估，以弥合许多前沿技术研究与实际应用之间的鸿沟。本文聚焦于这些方法的两个关键阶段：相机姿态估计和稠密表面重建。我们系统性地综述和总结经典和新兴方法，通过真实数据集和模拟数据集进行全面评估。基于我们的发现，我们提供参考性建议并深入讨论现有方法的发展潜力和挑战。本工作为处理 underwater coral reef images 以进行3D重建提供了技术基础和实用指导......
引用
@article{arxiv.2502.20154,
title = {Cutting-edge 3D reconstruction solutions for underwater coral reef images: A review and comparison},
author = {Jiageng Zhong and Ming Li and Armin Gruen and Konrad Schindler and Xuan Liao and Qinghua Guo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.20154},
year = {2025}
}