图像三维重建之稀疏重建SFM与稠密重建MVS

最新推荐文章于 2025-08-06 15:20:50 发布
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#图像算法

本文探讨了基于图像的大规模场景三维重建技术，详细介绍了从图像采集到三维模型生成的全过程，包括特征点匹配、多视图几何、密集匹配及网格简化等关键技术。

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Colmap进行稀疏重建、稠密重建
程序员，他们想的是什么?他们想的永远都是技术，他们崇尚的也永远都是技术。
02-03 1777
Colmap进行稀疏重建以及稠密重建
传统三维重建和深度学习三维重建 MVS笔记总结、问题总结
程序员，他们想的是什么?他们想的永远都是技术，他们崇尚的也永远都是技术。
09-02 2068
基于体素的方法[3]、[4]、[5]、[6]、[7]、[8]、，[9]要求知道包含场景的边界框，其精度受体素网格分辨率的限制。基于可变形多边形网格的算法[10]，[11]，[12]需要一个良好的起点，例如视觉外壳模型[13]，以初始化相应的优化过程，这限制了它们的适用性。所提出的方法与[32]中的方法之间的主要区别在于，平面在[32]中定义在图像坐标中，但在我们的工作中定义在相机坐标中，因为立体对在我们的论文中没有校正。多视点立体重建是基于图像的三维图像采集中的一个关键步骤，近年来受到越来越多的关注。
稀疏泊松强度重建算法（Sparse Poisson Intensity Reconstruction Algorithms）
2401_82435832的博客
06-14 238
稀疏泊松强度重建算法是解决低光子计数逆问题的创新方法，通过泊松噪声建模与稀疏先验结合实现高精度信号重建。该算法以SPIRAL框架为核心，利用泊松似然函数和稀疏正则化进行优化，在医学成像、天文观测等领域显著提升光子效率（1-2数量级）。其变体SPIRAL-TAP已应用于计算摄影等场景，未来发展方向包括融合非局部正则化和深度学习加速。该算法有效解决了高噪声环境下的信号重建难题。
【三维重建】稀疏重建（Structure From Motion，SFM）和稠密重建（Multi-View Stereo，MVS）
CCC的专栏
04-15 5133
CCCV2017讲习班笔记-基于图像的大规模场景三维重建（上） CCCV2017讲习班笔记-基于图像的大规模场景三维重建（下） https://www.cnblogs.com/ziyuzhu-edward/p/12528014.html
三维重建 SFM 与MVS
jacke121的专栏
04-15 4480
Structure from Motion(SFM) Multi View Stereo(MVS) 使用开源工具pipeline: Bundler(SFM) -> CMVS(MVS) -> PMVS2(MVS) 回答： sfM 和MVS两者互补，它们基于不同的假设。且他们的输入也不相同。 sfM： （bundler, VisualSFM, OpenMVG） input： 一组图片 output： 场景粗糙的3D形状（稀疏重建）， 还有每张图片对应的相机参数。 sfm只能稀疏重建的原因..
稀疏重建和稠密重建区别
最新发布
m0_62979274的博客
08-06 568
三维场景表征主要分为显式和隐式两种方式。显式表征（如网格、点云、深度图）直接给出几何信息但难以确定位置关系，而隐式表征（如NeRF、DeepSDF）通过函数关系描述几何，虽不直观但能判断点的位置状态。传统三维重建流程包括稀疏重建（SFM）、稠密重建（MVS）和点云模型化。SFM通过特征点匹配估计相机位姿并重建稀疏点云，MVS则在已知相机参数下进行立体匹配实现稠密重建。表征方式和重建方法各有优缺点，显式方法易于渲染但结构化不足，隐式方法表征能力强但泛化性差。
SFM三维重建-windows版本VisualSFM_windows_64bit.rar
06-29
4. **点云生成**：通过相机的姿态和图像中的特征点，可以计算出三维空间中的点坐标，形成稠密或稀疏的点云。 5. **表面重建**：最后，可以使用多视图立体方法，如MVS（Multi-View Stereo）或基于 delaunay 三角化的...
SFM相关的三维重建
01-19
4. **稠密重建**：有了稀疏点云，可以通过多视图立体匹配（如MVS或TSDF融合）等方法进一步扩展为稠密的三维模型。这一步通常需要处理大量的像素级匹配，以生成更细致的场景表示。 5. **后处理**：最后，可能还需要...
三维重建基础【知识点总结】
zik的博客
07-01 2668
与传统光线追踪每次直接寻找最近的交点不同，体积光追迹是逐步推进的（marching），即光线不是直接射到物体表面停止，而是在进入体积区域后，按照固定的步长或者根据密度场调整步长逐步前进，同时累积沿途中与介质相互作用产生的颜色和透明度信息。与传统的光栅化或光线追踪技术不同，体积光追迹是专为处理具有体积的数据而设计的，它能够精确地模拟光线在不透明度连续变化的介质中的传播过程。每个关节的数据结构包含：关节名字、骨骼中其父节点的索引、关节的绑定姿势之逆变换（蒙皮网格顶点绑定至骨骼时，关节的位置、定向及缩放）
三维重建Matlab(稠密重建)
07-21
三维重建Matlab(稠密重建)
基于Python的三维重建开源代码
07-20
基于Python的三维重建开源代码，包括特征提取，SFM,PMVS以及CMVS等相关功能！
计算机视觉+三维重建+COLMAP安装包+Windows版
05-24
本资源为 COLMAP 3.9.1 版本的 Windows 安装包，是一款用于结构光重建与稀疏/稠密点云生成的强大工具，广泛应用于三维建模、计算机视觉、机器人感知等领域。适合研究人员、工程师及高校师生使用，可直接用于 SfM...
浅谈点云与三维重建
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稠密深度估计、像素梯度的问题、逆深度、 图像间的变换、并行化：效率的问题、其他的改进
基于图像的多视角立体视觉三维重建(四)——基于MVS算法的稠密点云重建
薛定谔的猫头咕咕咕
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基础知识 极线搜索 光度一致性约束 可视性约束 多视角立体技术 基于体素的方法 基于空间patch的方法 深度图融合
SLAM稀疏、半稀疏、稠密的区别
weixin_41150257的博客
11-16 1106
在SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）技术中，稀疏、半稀疏和稠密是描述地图构建方式时常用的术语，它们主要区别在于构建地图时使用的图像信息量和细节程度。稀疏、半稀疏和稠密SLAM在地图构建方式、信息量和细节程度等方面存在显著差异。在选择使用哪种类型的SLAM时，需要根据具体应用场景的需求和计算资源等因素进行综合考虑。
Spark机器学习：稀疏和稠密向量
qq_25529925的博客
04-26 4364
Spark机器学习：稀疏和稠密向量 稀疏和稠密向量 一个向量(1.0,0.0,3.0)它有2中表示的方法 密集：[1.0,0.0,3.0] 其和一般的数组无异 稀疏：(3,[0,2],[1.0,3.0]) 其表示的含义(元素的个数，元素的序号，元素序号对应的值) 序号从0开始 比如这里：元素个数为：3个、序号0：对应的值为1.0，需要2对应的值为3...
一键部署VisualSFM：Windows64位体验三维重建
VisualSFM的特别之处在于它包含cmvs（Clustering Views for Multi-View Stereo）和pmvs（Patch-based Multi-View Stereo）这两款软件，这两者都是为了进一步从SFM得到的稀疏点云中提取密集的三维点云数据而设计的。...
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