TSAR-MVS：无纹理感知分割与相关细化引导的多视图立体
计算机视觉与模式识别
2024-09-02 v4
摘要
无纹理区域的重建长期以来是 MVS 中的难题，其原因在于图像间缺乏可靠的像素对应。本文提出无纹理感知分割与相关细化引导的多视图立体（TSAR-MVS），一种通过滤波、细化与分割有效应对三维重建中无纹理区域挑战的新方法。首先，我们实施联合假设滤波，一种将置信度估计器与视差不连续检测器相融合以消除错误深度估计的技术。其次，为扩散具有置信深度值的像素，我们引入一种迭代相关细化策略，利用 RANSAC 基于超像素生成三维平面，随后采用加权中值滤波以扩大准确像素的影响范围。最后，我们提出一种无纹理感知分割方法，利用边缘检测与线检测精确识别大型无纹理区域以进行进一步深度补全。在 ETH3D、Tanks & Temples 与 Strecha 数据集上的实验证明了我们所提方法的优越性能与强泛化能力。
引用
@article{arxiv.2308.09990,
title = {TSAR-MVS: Textureless-aware Segmentation and Correlative Refinement Guided Multi-View Stereo},
author = {Zhenlong Yuan and Jiakai Cao and Zhaoqi Wang and Zhaoxin Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.09990},
year = {2024}
}