ستيريو متعدد المشاهدة

It turns the sparse skeleton from Structure from Motion into detailed, surface-rich 3D models.

تفترض MVS أن أوضاع الكاميرا معروفة بالفعل (عادةً من الهيكل من الحركة) وتركز على استعادة الهندسة الكثيفة. مبدأها الأساسي هو اتساق الصورة: يجب أن تبدو نقطة السطح ثلاثية الأبعاد المقدرة بشكل صحيح كما هي عند عرضها على الصور المتعددة التي تراها. تختبر الخوارزميات العمق المرشح لكل بكسل وتختار العمق الذي يتفق فيه المظهر عبر طرق العرض بشكل أفضل، وغالبًا ما يستخدم المطابقة المجسمة المجسمة أو المطابقة القائمة على التصحيح (كما هو الحال في طريقة PMVS الكلاسيكية). يتم بعد ذلك دمج خرائط العمق لكل صورة في سحابة أو شبكة نقطية موحدة، مما يؤدي إلى حل التعارضات وتصفية القيم المتطرفة. إن التعامل مع الانسدادات والجدران الخالية من الملمس والأسطح العاكسة هو الصعوبة الأساسية. تقوم شبكات MVS القائمة على التعلم، مثل MVSNet، الآن ببناء أحجام التكلفة وتنظيمها باستخدام تلافيفات ثلاثية الأبعاد لمزيد من القوة.