随着深度学习的快速发展,基于多视图的三维场景恢复研究和应用越来越广泛。许多研究者关注通过优化深度学习网络提高三维场景恢复效果,深度学习使用的训练数据集的相机位姿分布具有规范度高的内在特点。然而在实际应用中,普通用户拍摄...随着深度学习的快速发展,基于多视图的三维场景恢复研究和应用越来越广泛。许多研究者关注通过优化深度学习网络提高三维场景恢复效果,深度学习使用的训练数据集的相机位姿分布具有规范度高的内在特点。然而在实际应用中,普通用户拍摄目标场景时,相机位姿分布具有较大的随机性,难以保证获取到和训练数据集质量等同或接近的目标场景图像数据,从而影响恢复效果。为了缓解这一问题,该文提出了基于弱随机相机位姿图像的三维场景恢复方法,通过给用户提供目标场景拍摄建议,降低所获取目标场景图像相机位姿分布的随机性,提高场景的三维恢复效果。首先,用户在目标场景拍摄指导下,获得同一场景下不同视角的二维图像数据,然后通过SFM(Structure From Motion)恢复场景的三维稀疏点云和相机位姿,最后在MVS(Multi-View Stereo)网络模型中进行三维点云的稠密重建。实验结果表明,相比拍摄建议前,该方法有效降低了所获取目标场景图像相机位姿分布的随机性,三维场景恢复成功率提高了52.95%。展开更多
文摘随着深度学习的快速发展,基于多视图的三维场景恢复研究和应用越来越广泛。许多研究者关注通过优化深度学习网络提高三维场景恢复效果,深度学习使用的训练数据集的相机位姿分布具有规范度高的内在特点。然而在实际应用中,普通用户拍摄目标场景时,相机位姿分布具有较大的随机性,难以保证获取到和训练数据集质量等同或接近的目标场景图像数据,从而影响恢复效果。为了缓解这一问题,该文提出了基于弱随机相机位姿图像的三维场景恢复方法,通过给用户提供目标场景拍摄建议,降低所获取目标场景图像相机位姿分布的随机性,提高场景的三维恢复效果。首先,用户在目标场景拍摄指导下,获得同一场景下不同视角的二维图像数据,然后通过SFM(Structure From Motion)恢复场景的三维稀疏点云和相机位姿,最后在MVS(Multi-View Stereo)网络模型中进行三维点云的稠密重建。实验结果表明,相比拍摄建议前,该方法有效降低了所获取目标场景图像相机位姿分布的随机性,三维场景恢复成功率提高了52.95%。
