本文综述了基于单个、两个或多个以全景光学成像系统拍摄的图像的先驱和最先进的三维场景几何估计方法，包括基于全景数据的单目布局和深度推断、球面域上的立体匹配，以及使用多视角相机设置的光场、多视图立体和运动结构等方面的方法，并讨论了各种目的的常用数据集和性能指标。最后，指出了当前和未来的研究趋势。

Jan, 2024

提出一种新的神经网络架构，用于解决 360° 图像中的球面视差问题，并通过学习可移位滤波器构建代价体积以缓解失真问题，实验结果表明其对现有算法具有较好的鲁棒性和准确性。

Nov, 2019

提出一种基于切线图像的高分辨率 360 度图像单目深度估计方法，通过将输入的 360 度图像投影到切线平面上得到透视视图，以此来支持最新的和最准确的单目深度估计器，采用可变形多尺度对齐和梯度域混合来重新组合单个深度估计，产生具有高分辨率和高细节的稠密 360 度景深图。

Nov, 2021

使用全景三维估计方法进行照明模拟的研究，不需要详细的建模输入，通过对比全景和鱼眼透视图中现场 HDR 照片、三维估计模型和详细模型之间的亮度误差来评估模拟结果，结果表明所选场景下估计的房间布局可靠用于照明模拟。

Mar, 2024

该论文提出了一种从单个全景图像中恢复室内场景的三维布局恢复新方法，该方法结合几何推理和深度学习技术，从而提取结构角并生成房间的布局模型，并在 SUN360 和 Stanford 公共数据集上进行实验。

Jun, 2018

本研究提出了一种基于多视角立体网络、光谱反射率、深度学习的方法，旨在从六幅图像中重建物体的高质量几何结构和空间变化的 BRDF，通过最小化光度误差优化多视角反射率网络的潜在空间，成功地实现了从稀疏数据中重建出高质量的物体，进而渲染出真实的图像。

Mar, 2020

本研究提出了一种处理全景图像的深度学习算法，通过样式和投影转换，重新训练和调整现有的算法，从单目全景图像中恢复场景深度和车辆的三维姿态，大大提高了无人驾驶汽车使用全景摄像头时的准确性。

Aug, 2018

本论文研究了 360 图像的深度估计问题，提出了使用重新渲染的 3D 在线数据集来解决缺乏高质量 360 数据集的挑战，并使用这个数据集实现了端对端的深度估计模型

Jul, 2018

该研究探索了半监督学习和三维室内布局重建的交叉领域，提出了使用标记和未标记数据学习房间角和边界表示的方法，利用 360 度全景场景实现了改进的室内布局估计。实验结果表明，该方法同样精准，仅需使用 12％的标记数据。这项工作是实现使用有限标记数据进行三维感知的强大半监督布局估计的重要第一步。

Mar, 2021

本文提出一种 360 布局估计的方法，采用可微分的深度渲染程序进行 3D 重建，从而达到对布局进行 3D 重建的目的，并取得了最新的性能表现。

Apr, 2021