使用置信度预测的多视角优先级立体深度图生成

MMMar, 2018

使用置信度预测的多视角优先级立体深度图生成

Prioritized Multi-View Stereo Depth Map Generation Using Confidence Prediction

Christian Mostegel, Friedrich Fraundorfer, Horst Bischof

TL;DR本文提出了一种新的多视图立体（MVS）深度图计算优先级方法，该优先级方法在 MVS 算法执行之前进行两步操作，包括寻找匹配伙伴并根据观测质量对结果进行排名，另外还使用了一种基于机器学习的信心预测器，能够对图像星座的质量进行评估，并提出一种优先级方法来构建稳固的三维重建基础，实验表明使用该方法能够在文化遗产保护和建造重建领域中达到更好的重建质量。

Abstract

In this work, we propose a novel approach to prioritize the depth map computation of multi-view stereo (MVS) to obtain compact 3D point clouds of high quality and completeness at low computational cost. Our prioritization approach operates before the MVS algorithm is executed and consi

multi-view stereo depth map computation machine learning 3d reconstruction prioritization approach

发现论文，激发创造

DeepC-MVS: 多视图立体重建的深度置信度预测

本文提出了一个流程，利用深度神经网络提高三维重建的质量，同时能够处理大型和高分辨率的图像数据集，具体包括针对多视角立体视觉（Multi-View Stereo）设计的置信度预测网络，用于深度地图 outlier 过滤和深度地图细化，从而提高最终三维重建的质量。通过在流行的基准数据集上进行广泛的实验，我们展示了这个流程的优越性，产生了最先进的三维重建质量和效果。

Dec, 2019

基于置信度的深度和表面法向迭代求解器用于深度多视角立体视觉

介绍了一种基于深度学习的多视角立体匹配系统，采用一种新型求解器，通过优化基于本地平面假设的能量潜力，迭代地求解每个视角的深度图和法向量图，并监测由定制的置信度地图产生的效果。

Jan, 2022

基于点的多视角立体网络

Point-MVSNet 是用 point clouds 直接处理目标场景的深度学习网络，通过将 3D 几何先验和 2D 纹理信息融入特征增强的 point cloud 中，实现了在 multi-view stereo 中更高的精度、更高的计算效率和更大的灵活性。

Aug, 2019

基于不确定性感知的深度多视角光度立体

本文提出一种有效的解决方案，利用光度立体测量和多视角立体测量的互补优势，通过基于不确定性感知的深光度立体网络和深多视角立体网络估计每像素表面法线和深度，从而实现密集、详细和精确的物体表面轮廓重建。

Feb, 2022

基于无人机的自主图像采集，通过置信度预测提高多视角立体测量质量保证

本文介绍了一种自主获取近距离高分辨率图像的系统，以最大化后续 3D 重建的质量，该系统使用已获取的图像预测密集多视角立体视觉方法的输出置信度，用于现场质量保证和计划更多视角。我们使用无人机在具有挑战性的户外场景中演示了我们方法的能力。

May, 2016

3DVNet: 多视角深度预测和体积细化

3DVNet 是一种结合了先前基于深度和体积的 MVS 方法优点的新型多视图立体 (multi-view stereo) 深度预测方法，使用基于体积的三维卷积神经网络来对所有深度图进行操作，并能够学习有意义的场景级先验知识，其在深度预测和 3D 重建度量上均超越了现有技术，证明该方法在新的环境下具有很好的效果和通用性。

Dec, 2021

MVS^2: 多视图对称深度无监督多视图立体成像

本文介绍了一种基于无监督学习的多视图深度图像学习方法，可以从多个视角的输入图像中学习深度和遮挡图像，并在训练和测试阶段都强制实施多视图深度一致性，进而为实际场景下处理遮挡提供更好的鲁棒性。

Aug, 2019

可见性感知多视角立体网络

本文基于学习的多视角立体 (MVS) 方法，采用匹配不确定性估计，将像素级遮挡信息显式地推理和集成到 MVS 网络中，从而抑制像素遮挡对成本聚合的不利影响，提高了 Vis-MVSNet 算法在严重遮挡场景中的深度精度。在 DTU、BlendedMVS 和 Tanks and Temples 数据集上进行了广泛实验证明了所提出算法的有效性。

Aug, 2020

正常辅助立体深度估计

本文研究如何利用法线估计模型和预测的法线图提高深度质量，方法包括联合学习多视角法线估计和深度估计模块以及提出一种新的一致性损失来训练一个独立的一致性模块来细化深度 / 法线对。实验结果表明，该方法具有高精度、平滑等优点，在多个数据集上的表现均优于现有技术。

Nov, 2019

MVSBoost：一种高效的基于点云的 3D 重建

通过结合多视角全景图像、鲁棒的相机位姿估计、先进的图像处理以及点云密度化、网格重建和纹理生成等技术，本论文提出了一个增强型的多视角立体重建框架，显著提高了传统方法的准确性和精度，在处理遮挡和视角变化的复杂场景重建方面表现出了优异的计算效率和鲁棒性，对于实时处理和可扩展性要求高的情况，可以与当前最先进的神经隐式场方法相竞争甚至超越。

Jun, 2024