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  • 2021-01-11 14:01:13

    Multi-View Stereo 3D Edge Reconstruction


    2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision

    这是一篇讲述从多视图的角度进行三维边缘重建的文章。
    之前的方法主要从视频中重建直线或者边缘点,但是无法重建曲线。这篇paper1. 提出了EdgeGraph3D system,可以从无序的图像序列中重建出直线和曲线的三维坐标。2. 提出了一个基于图的二维边缘表示方式,从而鉴定出最重要的structurally significant edges。
    优点: 和传统的photometric reconstruction system 比,对于光照变化和反射更加鲁棒。

    问题:1. 要多少张图像?2. 精度有多高?3. 边缘点不包括曲线的边缘点吗?有点模糊不清。

    创新:目前现有的算法,只能重建直线边缘,并且通过视频序列来简化边缘匹配的流程,应用于三维重建,相机追踪,以及SLAM算法中,但是缺少一种通用的3D边缘重建算法,这篇文章提出了从一系列无序的图像中,重建出三维点云的算法。

    2D edge-graph, 定义了一个计算距离的公式,来filter多余的边缘,我觉得这个基于距离的filter,其实是做烂了的,不过他把element的形式改变了,就可以说,需要换一个新的公式来表述。这个点感觉没多大启发,主要是用来去除不重要的边缘,并连接了一些间断边缘,对我们意义不大。
    用polyline来表示curve,在我看来,仍然降低了精度,就是把曲线换成一堆直线的连接了。(a sequence of straight line segments)

    重建,还是基于一系列的图像的,even if unordered, not two

    video sequence

    still need multiple images for matching.
    requires at least three images from different views to work.

    But binocular stereo vision should require only two images.

    We evaluate the results obtained by EdgeGraph3D on
    the fountain-P11 sequence of the EPFL dataset [21] and
    on 6 sequences of the DTU dataset [10] by reconstructing
    the 3D edges, extracting a point cloud by finely sampling
    them, used to reconstruct a mesh using the algorithm in [19]
    which is then compared with the ground truth.

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    开源数据集

    1. DTU数据集:针对MVS而专门拍摄并处理的室内数据集
      利用一个搭载可调节亮度灯的工业机器臂对一个物体进行多视角的拍摄,每个物体所拍的视角都经过严格控制,所以可以获取每个视角的相机内、外参数。
      数据集组成:124个不同的物体或场景,每个物体共拍摄49个视角,每个视角共有7种不同的亮度。每个物体或场景文件夹内部共有343个图片。每张影像的分辨率为1600×1200。(该数据集还包含带有深度图真值的训练影像集,可用于训练神经网络)

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    MVS Data Set – 2014 | DTU Robot Image Data Sets

    1. Tanks and Temples数据集:室外场景数据集
      主要用于验证我们使用的网型和开源软件泛化能力,验证其是否对光照变化大、存在动态目标的场景仍具备较为精确地重建能力

    7006FAD3-FDEC-4FE4-BE6C-98EAEED2A1C4.png

    自采数据集

    • 尽量使用单反相机或专业数码相机进行数据采集,如果要用手机进行采集,请使用单摄像头的手机进行数据采集。
    • 尽量选择纹理丰富的外界环境进行数据采集,避免玻璃围墙、瓷砖和打蜡地板等强反光材料环境
    • 尽量选择光照明亮,且光照条件变化不剧烈的环境,最好选择室内环境。如室内客厅,开启客厅大灯进行灯光补偿。
    • 尽量围绕重建物体或环境采集较多的影像,且在采集过程中控制快门速度,避免模糊。

    Resources

    多视图几何三维重建实战系列之COLMAP

    展开全文
  • 在这个工作中,我们通过对神经辐射场(NeRF)进行引导优化,实现了室内的多视角三维重建(multi-view stereo)。很荣幸地,我们的文章被接收为ICCV 2021的Oral论文,目前项目代码已开源,欢迎大家试用和star~ 效果...

    作者丨韦祎@知乎

    来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/407123751

    编辑丨CVer

    本文是对我们ICCV 2021被接收的文章NerfingMVS: Guided Optimization of Neural Radiance Fields for Indoor Multi-view Stereo 的介绍。在这个工作中,我们通过对神经辐射场(NeRF)进行引导优化,实现了室内的多视角三维重建(multi-view stereo)。很荣幸地,我们的文章被接收为ICCV 2021的Oral论文,目前项目代码已开源,欢迎大家试用和star~

    效果展示

    arXiv:https://arxiv.org/abs/2109.01129

    主页:https://weiyithu.github.io/NerfingMVS/

    Code:https://github.com/weiyithu/NerfingMVS

    概述

    熟悉3D视觉领域的朋友们都知道,近一年来NeRF大火。NeRF概括来说是一个用MLP学习得到的神经辐射场。它的训练数据是多视角的RGB图片。学得的神经辐射场可以表示场景的三维结构,从而实现新视角的视图合成。对NeRF更加具体的介绍,请大家参考林天威:https://zhuanlan.zhihu.com/p/360365941

    既然Nerf可以表示场景的三维信息,一个自然的想法是能不能将NeRF应用到室内场景三维重建任务中呢。NeRF有着一些优势:相较于传统的MVS,SfM算法,NeRF蕴含了整个场景的信息,所以有潜力重建出低纹理区域的三维结构;而相较于另一个在线优化的深度估计算法CVD ,NeRF不需要显示地对不同视角的像素进行匹配,这一点在室内场景是很难做到的。但可惜的是,原生NeRF在室内场景中存在形状辐射歧义(shape-radiance ambiguity)的问题。这个问题的大致意思是NeRF可以合成出高质量的新视角的RGB图片,但它却没有学会场景的三维结构。

    为了解决这个问题,我们提出了NerfingMVS。我们方法的核心是用网络预测出来的深度先验去引导神经辐射场的优化过程。我们首先用SfM得到的稀疏深度训练一个专属于当前场景的单目深度网络。之后用这个单目深度网络预测的深度图来指导NeRF的学习。最后我们根据视角合成的结果利用滤波器去进一步提升深度图的质量。在ScanNet上的实验结果表明,我们的方法超过了当前最好方法的性能,并且我们还提升了新视角RGB图片的质量以及缩短了三倍的NeRF训练时间。

    方法

    我们的方法分为三个步骤:场景敏感的深度先验,神经辐射场的引导优化,基于合成视图的深度图滤波。

    场景敏感的深度先验:与CVD类似,我们同样利用了神经网络预测出来的深度先验。但不同的是,为了进一步提升深度先验在当前场景的精度,我们利用SfM重建出的稀疏深度对单目深度网络进行了微调(finetune)。这一步的目的其实是让这个深度网络过拟合在当前场景上。具体来说,我们使用了COLMAP算法得到了多视角融合的点云,并将点云投影到各个视角下得到每个视角的稀疏深度。由于多视角融合的点云是经过了几何一致性校验的,因此虽然深度是稀疏的,但也是相对准确的。此外,由于尺度歧义的问题,我们使用了尺度不变的损失函数: 

    神经辐射场的引导优化:我们发现如果简单地在室内场景应用NeRF无法得到正确的三维重建结果。这其实就是所谓的形状辐射歧义现象,换句话说,NeRF可以很好地拟合出训练视角的RGB图片(图(a)),但却没有学到正确的场景3D结构(图(c))。造成这个问题的本质原因是对于同一组RGB图片,会有多个神经辐射场与之对应。此外,现实室内场景的RGB图片会比较模糊并且图片之间的位姿变换也会比较大,这导致了网络的学习能力下降,加剧了这个问题。

    为了解决这个问题,我们利用深度先验去指导NeRF的采样过程。我们首先根据几何一致性校验计算得到每个视角深度先验的误差图。具体来讲,我们将每个视角的深度投影到其它视角下并与其它视角的深度计算相对误差。NeRF中每个视角下每条ray的采样中心点为对应位置处的深度先验,采样范围由误差图决定。误差越小,深度先验的置信度越高,那么采样范围就越小;反之,误差越大,深度先验的置信度越低,那么采样范围就越大。

    基于合成视图的深度图滤波:为了进一步提升深度图的质量,我们最后进行了一步滤波。这步操作是基于一个假设:如果渲染出的RGB都不对,那么对应位置处算出来的深度也往往是错的。因此我们可以根据渲染得到的RGB与真实RGB之间的误差计算逐像素的置信度图:

    这个置信度图可以被用来滤波,我们这里使用的是平面双边滤波器(plane bilateral filtering)。

    实验结果

    与SOTA方法对比:

    无论是从定量还是定性的结果来看,我们的方法都达到了当前最好性能,甚至超过了一些有监督的方法:DELTAS,Atlas,DeepV2D。

    视图合成结果:

    前两行是训练视角,后两行是新视角。尽管视图合成不是我们的主要任务,我们的方法仍显著地提升了NeRF视图合成的结果。训练视角的提升也说明了我们的方法可以帮助NeRF聚焦在更重要的区域并提升网络的性能。此外,我们将NeRF的训练时间缩短至三分之一。

    In-the-wild结果展示:

    我们用手持相机在家拍摄了一些demo。

    总结与讨论

    在这个工作中,我们将传统SfM算法与NeRF结合解决室内多视角重建问题。我们方法的核心是将深度先验引入NeRF中指导它的采样过程。在真实室内场景数据集ScanNet上的实验结果表明,NerfingMVS取得了很好的效果。当然我们的方法现在也存在一些limitations:1. 尽管我们大大加速了NeRF的训练过程,但现在仍无法达到实时。2. 我们需要SfM提供位姿和稀疏深度,因此比较依赖COLMAP的重建结果。

    引用

    1. Ben Mildenhall, Pratul P Srinivasan, Matthew Tancik, Jonathan T Barron, Ravi Ramamoorthi, and Ren Ng. NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis. In ECCV, pages 405–421. Springer, 2020.

    2. Johannes L Schonberger and Jan-Michael Frahm. Structurefrom-motion revisited. In CVPR, pages 4104–4113, 2016.

    3. Johannes L Schonberger, Enliang Zheng, Jan-Michael ¨ Frahm, and Marc Pollefeys. Pixelwise view selection for unstructured multi-view stereo. In ECCV, pages 501–518. Springer, 2016.

    4. Ayan Sinha, Zak Murez, James Bartolozzi, Vijay Badrinarayanan, and Andrew Rabinovich. Deltas: Depth estimation by learning triangulation and densification of sparse points. In ECCV, 2020.

    5. Zhengqi Li, Tali Dekel, Forrester Cole, Richard Tucker, Noah Snavely, Ce Liu, and William T Freeman. Learning the depths of moving people by watching frozen people. In CVPR, pages 4521–4530, 2019.

    6. Xuan Luo, Jia-Bin Huang, Richard Szeliski, Kevin Matzen, and Johannes Kopf. Consistent video depth estimation. TOG, 39(4):71–1, 2020.

    7. Zak Murez, Tarrence van As, James Bartolozzi, Ayan Sinha, Vijay Badrinarayanan, and Andrew Rabinovich. Atlas: Endto-end 3d scene reconstruction from posed images. In ECCV, 2020.

    8. Zachary Teed and Jia Deng. Deepv2d: Video to depth with differentiable structure from motion. In ICLR, 2020.

    9. Qingshan Xu and Wenbing Tao. Planar prior assisted patchmatch multi-view stereo. In AAAI, volume 34, pages 12516– 12523, 2020.

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  • 计算机视觉之三维重建-多视角几何

    千次阅读 2022-04-25 10:54:44
    多视图几何笔记1.运动恢复结构问题2.种典型的运动恢复结构任务2.1欧式结构恢复(相机内参数已知,外参数未知)2.2仿射结构恢复(摄像机为仿射相机,内、外参数均未知)2.2.1数据中心化2.2.2...(如果多视角图是由一个


    对北邮鲁鹏老师的计算机视觉之三维重建课所做的笔记。

    1.运动恢复结构问题

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    已知多个图像上的对应点坐标,求出相机的投影矩阵M对应点的三维坐标

    2.三种典型的运动恢复结构任务

    2.1欧式结构恢复(相机内参数已知,外参数未知)

    在这里插入图片描述
    已知内参、多点的图像坐标,求外参和三维坐标。(如果多视角图是由一个相机拍摄,只需要知道一个相机的内参,如果是多个相机拍摄,需要多个相机的内参
    在这里插入图片描述

    世界坐标系放在第一个相机坐标系O1下,这样第一个相机的外参矩阵[I 0]已知。只需要求出R,T。(如何求出R,T?)
    答:用本质矩阵F基础矩阵E能求出
    在这里插入图片描述
    求解出三维点坐标Xj的流程:
    1.在两幅图像上取8对点。求出基础矩阵F归一化八点法在极几何里有讲)
    2.已知基础矩阵F、两个相机的内参数K1、K2求出本质矩阵E
    3.分解本质矩阵E,求出旋转矩阵R、平移矩阵T(该方法的核心
    4.利用三角化(线性法或者非线性法)求出三维点坐标Xj
    如何把E分解成R、T?
    在这里插入图片描述
      x 2 T F x 1 = 0 \ x_2^TFx_1=0  x2TFx1=0得出F的符号和尺度无法确定,所以E的尺度和符号也无法确定。
    在这里插入图片描述

    为了能用E推出R、T给出了两个矩阵W,Z,这两个矩阵是为了方便推导后面的公式直接给出的,没有什么特别意义,diag(1,1,0)是单位阵最后一行的1变成0,在相差一个正负号的情况下,Z=diag(1,1,0)W=diag(1,1,0) W T W^T WT
    所以得出 E=[ T x ] R = U Z U T R = U d i a g ( 1 , 1 , 0 ) W U T R \textbf{E=[}T_x]R=UZU^TR=Udiag(1,1,0)WU^TR E=[Tx]R=UZUTR=Udiag(1,1,0)WUTR,
    在这里插入图片描述
    调用奇异值分解SVD分解算法直接算出 U和V,所以 V T = W U T R V^T=WU^TR VT=WUTR
    由于W和U都是正交矩阵 W − 1 = W T , U − 1 = U T W^{-1}=W^T,U^{-1}=U^T W1=WT,U1=UT.就能求出R了,由于E的两种表示形式,可以求出两个不同的R(注意:旋转矩阵是正交变换、不改变定向、行列式为1。如果矩阵的各列向量都是单位向量,并且两两正交(就是垂直)。那么就说这个矩阵是正交矩阵。)
    在这里插入图片描述
    对[ T x T_x Tx]进行SVD分解,拿出 U T U^T UT的第三列就是T(无法确定符号)
    在这里插入图片描述
    因为符号无法确定,所以可能出现4种情况,只有一种情况是正确的。
    在这里插入图片描述
    通过对多个点进行重建,找出符合实际的正确的一组解
    在这里插入图片描述
    歧义:如果只有一张图,我们无法知道建筑物的实际高度,但是我们加入先验信息,比如人的实际高度,我们就能得到建筑物的实际高度。
    在这里插入图片描述
    欧式结构恢复:恢复的结构与真是场景之间相差一个相似变换(旋转、平移、缩放)为什么旋转平移也无法确定呢?
    因为这是把世界坐标系定在了相机坐标系O1上了,所以并不知道物体实际的东南西北朝向。

    2.2仿射结构恢复(摄像机为仿射相机,内、外参数均未知)

    在这里插入图片描述
    仿射相机:如果R,Q,P点到平面π的距离远小于其到相机的距离时,可近似的看成R,Q,P同处在平面π上。
    好处:从三维点到像素点的映射仅相差一个固定的系数。把Z固定为 Z 0 Z_0 Z0
    在这里插入图片描述
    仿射相机M矩阵与一般相机的M矩阵不同就是把v变成0.M是3*4的矩阵
    在这里插入图片描述

    这里回顾一下x是图像平面上的齐次坐标,降一维变成 x E x^E xE变成欧式坐标,下面同理,X是摄像机坐标系下的齐次坐标[x,y,z,1],所以在仿射变换里 m 3 X = 1 m_3X=1 m3X=1
    最后经过几次变换,让世界坐标系到图像坐标系的映射不经过齐次变换,而直接用欧式变换完成映射 即 x E = A X E + b x^E=AX^E+b xE=AXE+b
    在这里插入图片描述
    最后仿射结构恢复问题就变成了求解:1.三维点坐标 2.投影矩阵A和b
    (如何求解?)1.数据中心化 2.因式分解获得运动与结构
    在这里插入图片描述

    2.2.1数据中心化

    在这里插入图片描述
    这里的小写x都是图像平面的像素点坐标,2x1的矩阵,大写X是世界坐标系的坐标3x1的矩阵,b被消掉了。B站讲解定位:如果把3D点的均值点当做世界坐标系的坐标原点,就可以直接完成中心化后的像素坐标点三维坐标点X的映射关系,即 x i j ^ = A i X j \hat{x_{ij}}=A_iX_j xij^=AiXj,跳过中间的 X j ^ \hat{X_j} Xj^过程。
    在这里插入图片描述
    x i j x_{ij} xij中的i代表第几个相机,j代表第几个点,例 x 23 x_{23} x23代表第2个相机上的第3个点。虽然D写得很大,但是D的秩只能为3,此时要解出M,S。(对D进行奇异值分解

    2.2.2奇异值分解

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    由于D的秩为3,所以理论上只有三个特征值(实际不是,但是我们取出最大的三个特征值当做近似),依据最大的3个特征值得出U,W,V。其中U为2mx3 ,W为3x3, V T V^T VT为3xn。最后M=U,S=W V T V^T VT,解出了M,S。(歧义:M=UW,S= V T V^T VT也可以,由于这两种分解都可以,所以产生歧义,后面会讲)
    在这里插入图片描述
    缺点:如果其中存在一个点没有被所有相机看到,那么计算得不到准确值。
    在这里插入图片描述
    总结:这里也是尺度无法确定的问题,M*可以表示成M与一个3x3的可逆矩阵H相乘,由于H不唯一所以会产生物体倾斜的歧义。
    在这里插入图片描述
    其中-8是因为其中有H矩阵的8个未知量是求不出来的。因为不在乎H矩阵的尺度,所以3x3矩阵H只有8个未知量(相当于本身9个未知量,因为不在乎尺度,就全都除以第九个未知量,第九个未知量变成1,所以只有8个未知量了。)
    目的:该系统为了得出解必须要2mn>=8m+3n-8,其中m为相机数,n为取点数。

    2.3透视结构恢复(摄像机为透视相机,内、外参数均未知)

    在这里插入图片描述
    待解决的问题。
    在这里插入图片描述
    首先讲必定会产生歧义,既然求不了真实的解,就把这个歧义利用起来。这里的H是4x4的矩阵,这里的映射是齐次空间的映射(与欧式恢复结构一样)。
    在这里插入图片描述
    为了求出结果需要2mn>=11m+3m-15
    在这里插入图片描述
    困难点:已知信息太少。下面给出两种方法。

    2.3.1代数方法(三角化)

    在这里插入图片描述
    重点在第二步,直接用F基础矩阵求出M1,M2 。
    在这里插入图片描述
    由于存在歧义,我们求M1也可以通过矩阵变换转换成求M*,用 H − 1 H^{-1} H1把M1变成 M 1 ∗ M_1{^*} M1=[I|0],这是个标准化相机矩阵,这时候 M 2 ∗ M_2{^*} M2=[A|b]完全未知,所以要把它求出来。
    在这里插入图片描述ppt上的 X ^   \hat{X}{~} X^ 写错了,应该是 X ∗ X^* X.现在就是为了求出M2*,X*.推导过程可以去看https://www.bilibili.com/video/BV1aU4y1T74j?t=1576.4.经过推导得F=[ b x b_x bx]A
    (现已知 x ′ T F x = 0 x^{'T}Fx=0 xTFx=0 , F=[ b x b_x bx]A)
    在这里插入图片描述
    利用编程把b,A求出来,不管b是多少,只要已知F,并且令 F T F^T FT与一个向量相乘等于零,那个向量就是b。由于 b T F = 0 b^TF=0 bTF=0由前面的基础矩阵关系可知,b就是极几何中的极点。至此求出了 M 2 M_2 M2*
    在这里插入图片描述
    最后利用三角化,求出 X j X_j Xj

    2.3.2捆绑调整(BA)

    在这里插入图片描述
    因式分解法的缺点:1.有遮挡不能重建 2.对应点没有选好不能重建
    代数法的缺点:一般用于2视图重建,多视图容易累积误差
    捆绑调整法核心思想:实际上真实点的投影有误差, X j X_j Xj的真实投影是 x 1 j , x 2 j , . . . . . x_{1j},x_{2j},..... x1j,x2j,.....但是用相机投影矩阵M算出来的点与之存在误差,所以重构点与真实点并不重合,为了减小误差,采用最小化重投影误差的方式,让误差在所有平面上的整体最小。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    通常用到SFM或者SLAM的最后一步。(接下来讲SFM系统)

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  • 1.2.2 三维重建软件 1.2.3 基于图像/视频 1.2.4 基于三维扫描 1.2.5 其它 1.3 从不同应用,多视角3D重建技术主要包括如下几个方面 1.3.1 中国市场不同应用多视角3D重建技术市场规模对比(2017 VS 2021 VS 2028) ...
  • 三维重建技术综述

    千次阅读 2021-01-07 07:00:00
    三维重建技术的重点在于如何获取目标场景或物体的深度信息。在景物深度信息已知的条件下,只需要经过点云数据的配准及融合,即可实现景物的三维重建。 基于三维重建模型的深层次应用研究也可以随即展开。人们按照...
  • 利用张影像对小物体进行拍摄,进而进行三维重建,是计算机视觉中的重要问题之一。 目前对此研究最全面的网站是:http://vision.middlebury.edu/mview/eval/  目前最优秀的算法是Furukawa的PMVS2:...
  • 从单一图像中预测三维形状的方法通常需要比多视角图像更强的 indu ctive biases 。 因此,将深度学习方法与三维模型(3DMM)相结合,将可能的解的子空间嵌入到较低维的模型中是很常见的。 在有些文章中,对合成数据...
  • 即现有的构建神经辐射场的方法往往需要大量的已知观察视角的图片作为输入并且需要花费大量的训练时间。PixelNeRF为了克服这些不足,允许网络跨个场景被训练以学习先前的场景(获取场景先验知识),使其能够以前馈...
  • 针对需要手持三维点云重建的项目中(即相机与待测物体之间的距离不固定情况),有一下个解决办法: 预先测定最佳的检测范围,在计算三维坐标时判断距离是否在该检测范围内,进行一个初步的过滤。 选择景...
  • 作者丨郭浩宇@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/521725566编辑丨3D视觉工坊我们介绍一篇2022 CVPR Oral的三维场景重建论文:Neural 3D Scene Reconstruction with the Manhattan-world Assumption,该论文由...
  • 中国科学院自动化研究所 博士学位论文 视点三维重建技术研究 姓名:张淮峰 申请学位级别:博士 专业:模式识别与智能系统
  • 《计算机视觉中的视图几何》匹配源代码,matlab中关于三维重建的源代码
  • “齐次坐标表示是计算机图形学的重要手段之一,它既能够用来明确区分向量和点,同时也...忘了这部分知识的可以先回顾一下同济大学线性代数中第141页数,基与坐标的相关知识。其实只需要知道下边这个定义就可以。接...
  • 在计算机视觉的三维重建中,基于几何的方法有: SFM立体视觉 结构光 我们在这篇文章中介绍的是基于光度立体视觉的三维重建方法: 基于几何的三维重建方法中可以恢复粗略的三维形状,而光度法的特点是可以对物体...

空空如也

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多视角三维重建

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