基于图像的大规模室外三维重建技术进展综述

基于图像的三维重建,旨在从一组二维多视角图像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一个基础且活跃的研究领域,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的应用。近年来,随着图像采集系统(包括智能手机、消费级数码相机、民用无人机)的普及和互联网的高速发展,用户可以通过搜索引擎(例如谷歌)轻松获取大量的关于某个室外场景的互联网图像。如何利用这些图像进行高效、鲁棒、准确的三维重建,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,现已涌现多种多样的解决方法。特别地,深度学习的出现为大规模室外图像三维重建的研究提供了新的契机。本文首先阐述大规模室外图像三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、多视图立体。然后,本文将区分传统方法和基于深度学习的方法,系统而全面地回顾大规模室外图像三维重建技术在各个重建子过程中的发展和应用。之后,本文详细总结各个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,本文将介绍现有主流的开源和商业三维重建系统以及国内相关产业的发展现状。

http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?flag=2&file_no=202012270000001&journal_id=jig