面向多视立体三维重建的球面极线校正研究
计算机视觉与模式识别
2022-04-11 v1
摘要
多视立体(MVS)重建对于创建三维模型至关重要。该方法包括应用极线校正,随后进行稠密匹配以估计视差。然而,现有方法在针对不同视点图像进行稠密匹配时面临挑战,主要由于物体尺度差异较大。本文提出一种用于极线校正的球面模型,以最小化由主光线差异引起的畸变。我们使用两个由多相机头系统组成的航空数据集评估所提方法。通过定性与定量评估,我们表明所提方法优于基于帧的极线校正,在点云完整性上最高提升 4.05%,同时利用 LiDAR 数据作为真值将精度最高提升 10.23%。
引用
@article{arxiv.2204.04141,
title = {Investigating Spherical Epipolar Rectification for Multi-View Stereo 3D Reconstruction},
author = {Mostafa Elhashash and Rongjun Qin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.04141},
year = {2022}
}
备注
to be published in ISPRS Congress 2022