MP-MVS：多尺度窗口 PatchMatch 与平面先验多视图立体
计算机视觉与模式识别
2023-09-26 v1
摘要
在提升基于多视图立体（MVS）的三维重建精度方面已取得重大进展。然而，具有不稳定光度一致性的无纹理区域常常重建不完整。本文中，我们提出一种鲁棒且高效的多视图立体方法（MP-MVS）。我们设计了多尺度窗口 PatchMatch（mPM）以获取无纹理区域的可靠深度。与其他多尺度方法相比，其速度更快且易于扩展至基于 PatchMatch 的 MVS 方法。随后，我们通过将采样限制于远距离区域来改进现有的棋盘格采样方案，从而有效提升空间传播效率并减少外点生成。最后，我们引入并改进了 ACMP 的平面先验辅助 PatchMatch。我们不再依赖光度一致性，而是利用多视图间的几何一致性信息来选取可靠三角化顶点。该策略可获得更精确的平面先验模型以校正光度一致性测量。我们的方法已在 ETH3D 高分辨率多视图基准上与若干最先进方法进行了测试。结果表明我们的方法能达到最先进水平。相关代码将于 https://github.com/RongxuanTan/MP-MVS 获取。
引用
@article{arxiv.2309.13294,
title = {MP-MVS: Multi-Scale Windows PatchMatch and Planar Prior Multi-View Stereo},
author = {Rongxuan Tan and Qing Wang and Xueyan Wang and Chao Yan and Yang Sun and Youyang Feng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.13294},
year = {2023}
}