三维重建技术旨在通过传感器输入,恢复所观测场景的数字化三维表示,是计算机图形学与视 觉领域的重要研究方向,在可视化、模拟、路线规划等各类任务上都有重要应用。相比于静态场景,动态场景 额外引入了时间维度,对应的重建任务不仅需要重构每帧细节几何,还需刻画目标随着时间变化的趋势与关联 关系用于下游分析任务,为重建算法设计带来了更大的挑战。然而,目前学界就动态场景重建的讨论依然仅处 于起步阶段,且关于现有方法的系统性总结也较为欠缺。为了填补上述空缺、进一步启发算法设计,对学界当 前最新的动态三维场景重建技术进行整理和归纳,对动态三维场景重建问题及其通用求解框架进行一般性的定 义,从动态三维表示方式、优化框架方面对已有技术进行综述,并针对结构化的特殊场景讨论对应的重建方法 与处理方式。最终,介绍相关数据集,并对动态三维场景重建现存的问题进行分析总结,对未来工作进行展望。

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