3D reconstruction plays an increasingly important role in modern photogrammetric systems. Conventional satellite or aerial-based remote sensing (RS) platforms can provide the necessary data sources for the 3D reconstruction of large-scale landforms and cities. Even with low-altitude UAVs (Unmanned Aerial Vehicles), 3D reconstruction in complicated situations, such as urban canyons and indoor scenes, is challenging due to frequent tracking failures between camera frames and high data collection costs. Recently, spherical images have been extensively used due to the capability of recording surrounding environments from one camera exposure. In contrast to perspective images with limited FOV (Field of View), spherical images can cover the whole scene with full horizontal and vertical FOV and facilitate camera tracking and data acquisition in these complex scenes. With the rapid evolution and extensive use of professional and consumer-grade spherical cameras, spherical images show great potential for the 3D modeling of urban and indoor scenes. Classical 3D reconstruction pipelines, however, cannot be directly used for spherical images. Besides, there exist few software packages that are designed for the 3D reconstruction of spherical images. As a result, this research provides a thorough survey of the state-of-the-art for 3D reconstruction of spherical images in terms of data acquisition, feature detection and matching, image orientation, and dense matching as well as presenting promising applications and discussing potential prospects. We anticipate that this study offers insightful clues to direct future research.


翻译:三维重建在现代摄影测量系统中扮演着日益重要的角色。传统的卫星或航空遥感平台可为大规模地貌及城市的三维重建提供必要的数据源。即便使用低空无人机,在城市峡谷及室内场景等复杂环境下进行三维重建仍面临挑战,这主要源于相机帧间频繁的跟踪失败以及高昂的数据采集成本。近年来,球面图像因能通过单次相机曝光记录周围环境而得到广泛应用。与视场受限的透视图像不同,球面图像具有全景水平与垂直视场,可覆盖完整场景,从而有助于在这些复杂场景中的相机跟踪与数据采集。随着专业级及消费级球面相机的快速演进与广泛使用,球面图像在城市及室内场景三维建模中展现出巨大潜力。然而,经典的二维图像三维重建流程无法直接应用于球面图像。此外,针对球面图像三维重建的专用软件包也较为稀少。为此,本研究从数据采集、特征检测与匹配、影像定向及密集匹配等方面,对球面图像三维重建的最新研究进展进行了系统综述,同时介绍了具有前景的应用案例并探讨了未来发展方向。我们期望本研究能为未来相关研究提供富有洞察力的参考。

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在计算机视觉中, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识. 而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易, 其方法是先对摄像机进行标定, 即计算出摄像机的图象坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息。 物体三维重建是计算机辅助几何设计(CAGD)、计算机图形学(CG)、计算机动画、计算机视觉、医学图像处理、科学计算和虚拟现实、数字媒体创作等领域的共性科学问题和核心技术。在计算机内生成物体三维表示主要有两类方法。一类是使用几何建模软件通过人机交互生成人为控制下的物体三维几何模型,另一类是通过一定的手段获取真实物体的几何形状。前者实现技术已经十分成熟,现有若干软件支持,比如:3DMAX、Maya、AutoCAD、UG等等,它们一般使用具有数学表达式的曲线曲面表示几何形状。后者一般称为三维重建过程,三维重建是指利用二维投影恢复物体三维信息(形状等)的数学过程和计算机技术,包括数据获取、预处理、点云拼接和特征分析等步骤。
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