Colmap中重三角化方法总结

最新推荐文章于 2025-10-26 14:38:01 发布

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本文深入探讨了Colmap中的两种重三角化技术，包括全局BA前后的实现细节。通过对比分析，揭示了这两种方法如何提高三维重建的完整性和准确性。

这篇文章回答以下问题：

**Colmap中两种重三角化是如何实现的？**

Colmap作为现在最先进，最完整的一个SFM+MVS系统，其中有很多地方值得学习和借鉴。对于其中的SFM模块，采用了大量的tricks来提高SFM重建的准确性和完整性，本文试图解释是其中之一：重三角化。

本文只讨论重三角化，其在全局BA前后完成，目的是为了提高重建的完整性和准确性。主要参考资料，来自Colmap工程代码和论文《Structure from motion Revisited》。

文章目录

重三角化

在原论文中，有一段文字提到重三角化，其大致翻译如下：

重三角化和VisualSFM类似，本文也使用了在全局BA前重三角化来减小漂移效应。但是，BA总是可以很好的优化相机和点的参数。因此，本文提出拓展有效的pre-BA 重三角化，增加post-BA 重三角化。目的在于提高重建的完整性，通过继续先前由于不准确的相机位姿导致三角化失败的点的追踪。我们只继续追踪哪些误差在滤波阈值下的观察点。此外，我们尝试合并追踪，因此提高下一步BA的完整性

论文中提到，重三角化可以提高重建三维点的完整性，并且减小累积误差带来的漂移。Colmap扩展了重三角化到全局BA之后，所以使用了两次重三角化。

这里听起来似乎，两种BA似乎使用同样的计算流程去计算，但是事实上并非如此。那么两种重三角化是如何实现的呢？这就需要看代码细节了。

pre-BA RT: 全局BA前的重三角化

在colmap源代码中sfm/incremental_triangulation.cc，很容易找到一个ReTriangulate函数，其在IterrativeGlobaBA（见controllers/incremental_mapper.cc）中使用，如下：

void IterativeGlobalRefinement(
const IncrementalMapperOptions& options,
IncrementalMapper* mapper) {
  PrintHeading1("Retriangulation");
  CompleteAndMergeTracks(options, mapper);
  std::cout << "  => Retriangulated observations: "
        << mapper->Retriangulate(options.Triangulation()) << std::endl;

/*..全局BA优化代码..*/ 
}

可以总结这个重三角化的大致计算流程如下：

设置最大三角化误差为5.0
对于每个图像对，只在under-reconstructed 图像对之间使用重三角化：

已有三维点/匹配特征点匹配数量<0.2

2.1 检测是否是under-reconstructed 图像？否则跳过

2.2 图像是否在已经在重建中使用？否则跳过

2.3 图像相机参数是否有问题？否则跳过

2.4 对于每个图像对中的每个特征点匹配对

2.4.1 **都有对应三维点？**是则跳过（无论是同一三维点/不同三维点，这里不处理后一种情况）。

2.4.2 如果两个特征点都没有三维点，使用EstimateTriangulation (estimators/triangulate.cc)，这是在论文中介绍过的采样三角化方法，在这里不解释，理解为普通三角化就好。如果误差满足（注意此处阈值为5.0），则添加该3D点和观测关系到重建中。

2.4.3 如果其中一个特征点有对应重建三维点，设置另外一个特征点的3D点为该点，添加观测关系到重建中。

post-BA RT：全局BA后的重三角化

BA后的重三角化不是很好理解，并且在代码中也没有直接找到这样的实现。基于colmap.cc的提示，和Github上Issue#414作者本人回答，post-BA重三角化在这个函数中实现:

/////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// Retriangulation
/////////////////////////////////////////////////////////////////////////
PrintHeading1("Retriangulation");
CompleteAndMergeTracks(mapper_options, &

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