通过提出一种端到端的非标定多视点 PS 框架，以实现在真实环境中通过稀疏视点获取高分辨率形状的重建，摒弃了黑暗室的假设，并允许静态环境光和动态 LED 光的组合，从而实现了在实验室外轻松捕获数据，并通过实验证实，在稀疏视点情况下超越了现有的基准方法，将高精度三维重建从黑暗室引入到现实世界中，并保持了合理的数据采集复杂性。

Mar, 2024

本文提出了一种使用对称性和曼哈顿结构线索的算法去估计三维结构和相机投影，通过使用多张来自同一类别的图像，我们提出了一种新颖的刚性结构运动方法，该方法显著优于基准方法。

Jul, 2016

相机标定是估计内参和外参参数的过程，本文提出了一种基于几何约束的损失函数来测量相机参数，并通过神经网络学习框架进行优化，实验结果表明，在合成和实际数据集上，相比最先进的基准模型，我们的方法在所有参数上都有所改进。

Feb, 2024

使用一对 HDR 摄像机并在室内移动地面机器人上以立体视觉配置进行拍摄，捕捉各种纹理和空间特征，然后利用我们的算法将数据作为输入，实现室内空间的三维重建和深度图可视化。

Jun, 2023

本文提出了一种对于相机姿态和方向估计的新方法，结合了对偏差方向的强鲁棒性和凸优化技术，有效地从二维图像集合中恢复三维结构。

Nov, 2014

该论文提出了从场景平面引出的五个二维 - 二维图像点对应所能获得的对于半广义单应性的第一种最小解决方案。其中一个解决器假设透视相机完全校准，而另一个解决器则估计未知的焦距和绝对姿态参数。

Mar, 2021

提出了一种改进结构运动中相机位置估计的策略。方法采用几何一致性条件识别严重损坏的成对方向，并选择一组更清洁的成对方向用作预处理步骤以提高求解器的性能。在合成损坏模型下，我们在理论上保证了我们策略的基本版本的成功表现。人工数据和真实数据的数字结果表明，我们的策略可以显著提高性能。

Apr, 2018

本文提出一种基于基础设施的方法，通过分别对单个摄像机进行内部校准和用 3D 地图预建立的外部校准，从零开始完全校准多摄像机系统，并且在多种室内外场景中进行了广泛实验，结果表明我们的校准方法具有高准确性和鲁棒性。

Jul, 2020

使用 SIFT 检测器获取的五个旋转不变特征对，估计两视图中的基础矩阵，首先从三个对应点估计一个单应性矩阵，然后从该矩阵和另外两个位置一般的点对中获取基本矩阵，结合 Graph-Cut RANSAC 等鲁棒估计器优于其他最先进的算法，在准确性和所需迭代次数方面得到验证。作为潜在应用，我们展示了使用所提出的方法使得两视图多运动估计更加准确。

Mar, 2018

本文介绍了一种新型立体系统，利用 IR 相机和结构光方法提高了匹配精度，通过在室内场景中的测试数据证明了该系统的有效性。

Mar, 2022