大规模室外图像3维重建技术研究进展

作     者：颜深 张茂军 樊亚春 谭小慧 刘煜 彭杨 刘宇翔 Yan Shen;Zhang Maojun;Fan Yachun;Tan Xiaohui;Liu Yu;Peng Yang;Liu Yuxiang

作者机构：国防科技大学系统工程学院长沙410073 北京师范大学人工智能学院北京100875 首都师范大学信息工程学院北京100048 

出 版 物：《中国图象图形学报》 (Journal of Image and Graphics)

年 卷 期：2021年第26卷第6期

页      面：1429-1449页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61906206,61703415,62071478) 湖南省自然科学基金项目(2019JJ50746) 

主　　题：3维重建 图像检索 图像特征点匹配 运动恢复结构 多视图立体 

摘      要：基于图像的3维重建旨在从一组2维多视角图像中精确地恢复真实场景的几何形状,是计算机视觉和摄影测量中基础且活跃的研究课题,具有重要的理论研究意义和应用价值,在智慧城市、虚拟旅游、数字遗产保护、数字地图和导航等领域有着广泛应用。随着图像采集系统(智能手机、消费级数码相机和民用无人机等)的普及和互联网的高速发展,通过搜索引擎可以获取大量关于某个室外场景的互联网图像。利用这些图像进行高效鲁棒准确的3维重建,为用户提供真实感知和沉浸式体验已经成为研究热点,引发了学术界和产业界的广泛关注,涌现了多种方法。深度学习的出现为大规模室外图像的3维重建提供了新的契机。首先阐述大规模室外图像3维重建的基本串行过程,包括图像检索、图像特征点匹配、运动恢复结构和多视图立体。然后从传统方法和基于深度学习的方法两个角度,分别系统全面地回顾大规模室外图像3维重建技术在各重建子过程中的发展和应用,总结各子过程中适用于大规模室外场景的数据集和评价指标。最后介绍现有主流的开源和商业3维重建系统以及国内相关产业的发展现状。