멀티뷰 스테레오

MVS는 카메라 포즈가 이미 알려져 있다고 가정하고(일반적으로 Structure from Motion에서) 조밀한 형상을 복구하는 데 중점을 둡니다. 핵심 원칙은 사진 일관성입니다. 올바르게 추정된 3D 표면 지점은 이를 보는 여러 이미지에 투영될 때 동일하게 보여야 합니다. 알고리즘은 각 픽셀에 대한 후보 깊이를 테스트하고 평면 스윕 스테레오 또는 패치 기반 매칭(기존 PMVS 방법에서와 같이)을 사용하여 뷰 전체의 모양이 가장 잘 일치하는 깊이를 선택합니다. 그런 다음 이미지별 깊이 맵이 통합된 포인트 클라우드 또는 메시로 융합되어 충돌을 해결하고 이상값을 필터링합니다. 폐색, 질감이 없는 벽, 반사 표면을 처리하는 것이 가장 어려운 부분입니다. MVSNet과 같은 학습 기반 MVS 네트워크는 이제 비용 볼륨을 구축하고 이를 3D 컨볼루션으로 정규화하여 견고성을 높입니다.