多视图运动恢复结构(Structure from Motion,SFM)是三维重建中相机姿态估计的一种最常用的方法。传统SFM采用增量方式处理图片,算法的时间复杂度是O(n4),当图片数量较多时,重建时间很长。此外,由于图片噪声影响,漂移误差将随着图片数量...多视图运动恢复结构(Structure from Motion,SFM)是三维重建中相机姿态估计的一种最常用的方法。传统SFM采用增量方式处理图片,算法的时间复杂度是O(n4),当图片数量较多时,重建时间很长。此外,由于图片噪声影响,漂移误差将随着图片数量增加不断累加,影响最终的重建质量。添加集束调整(Bundle Adjustment,BA)可以优化重建结果,但是需要花费更长的时间。在现有增量式算法的基础上,提出基于分段式序列图片集的方法,将序列图片集按照相似度划分为小集合,对每个小集合进行并行计算,减少误差累积量和重建时间,最后再用BA进行全局优化。实验结果表明,该方法能在保持一定精度的前提下,有效减少重建时间。展开更多
文摘多视图运动恢复结构(Structure from Motion,SFM)是三维重建中相机姿态估计的一种最常用的方法。传统SFM采用增量方式处理图片,算法的时间复杂度是O(n4),当图片数量较多时,重建时间很长。此外,由于图片噪声影响,漂移误差将随着图片数量增加不断累加,影响最终的重建质量。添加集束调整(Bundle Adjustment,BA)可以优化重建结果,但是需要花费更长的时间。在现有增量式算法的基础上,提出基于分段式序列图片集的方法,将序列图片集按照相似度划分为小集合,对每个小集合进行并行计算,减少误差累积量和重建时间,最后再用BA进行全局优化。实验结果表明,该方法能在保持一定精度的前提下,有效减少重建时间。
