大规模场景运动恢复结构研究综述

运动恢复结构旨在基于图像间的局部特征匹配解算相机在全局统一坐标系下的绝对位姿,是基于图像的三维重建中的关键问题.近年来,随着采集设备、计算资源以及理论方法的发展,运动恢复结构研究已逐渐由实验室小规模可控场景向室内外大规模实际场景扩展,并取得了成果显著的理论方法与实际应用.文中从实际应用出发,综述了面向大规模场景三维重建的运动恢复结构研究领域的最新成果;专注于运动恢复结构中相机位姿解算核心问题,并全面介绍了其中的最新成果按照解析式与学习式方法进行;在此基础上,为助力社区发展,讨论与分析的运动恢复结构当前研究进展与未来发展态势.

面向大规模场景的三维线段检测算法

为了实现大规模重建场景的三维轮廓高效提取,提出了一种基于重投影的三维线段检测算法.在基于二维线段检测器的线段检测与基于运动恢复结构的重建基础上,根据摄像机矩阵对空间点云进行重投影;通过弱匹配关系寻找最佳重投影线段,并利用重投影索引推断出三维线段;最后通过对空间短线段进行延伸获得三维轮廓线,并采用空间点云的平面聚类消除重投影引起的线段误匹配.实验结果表明,该算法能取得较好的视觉效果,同时具有较高的计算效率.