【泡泡一分钟】重新认识SfM (CVPR-6)

每天一分钟，带你读遍机器人顶级会议文章

标题：Structure-from-Motion Revisited

作者：Johannes L. Schonberger, Jan-Michael Frahm

来源：CVPR 2016 

编译：Reality

播音员：包子

欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体如需转载，后台留言申请授权

 

摘要

今天介绍的文章是“Structure-from-Motion Revisited ”——重新认识SFM。该文章发表在CVPR2016，是著名SFM开源系统COLMAP的稀疏三维重构部分的论文。

增量式SfM是从无序图像集合中进行三维重建的常用方法。 虽然增量式SfM在所有方面都取得极大的进展，但在鲁棒性，准确性，完整性和可扩展性方面离真正的实用还有一定的差距。 因此我们提出了一种新的SfM技术，改进了现有技术，进一步迈向这一最终目标。 文章主要有五点贡献：

（1）引入几何验证策略来标记场景图中的边的类型，以此提高初始化和三角化的鲁棒性

（2）选择下一个最佳视图时充分考虑观测到的地图点数目和地图点均匀分布

（3）一种计算成本更低，且鲁棒性更优的三角化方法

（4）迭代BA，再三角化和异常值滤波策略能够减小累计误差，从而显着提高重建完整性和准确性

（5）从无序图像集合挖掘相似视图，使之成组，从而减小BA计算量，提高BA准确性

以上五点改进，使得COLMAP在保持其效率的同时在鲁棒性和完整性明显优于其他方法。完整代码开源，链接为：https://github.com/colmap/colmap。

如果你对本文感兴趣，想要下载完整文章进行阅读，可以关注【泡泡机器人SLAM】公众号。

回复关键字“colmap”，即可获取本文下载链接。

---

泡泡机器人SLAM的原创内容均由泡泡机器人的成员花费大量心血制作而成，希望大家珍惜我们的劳动成果，转载请务必注明出自【泡泡机器人SLAM】微信公众号，否则侵权必究！同时，我们也欢迎各位转载到自己的朋友圈，让更多的人能进入到SLAM这个领域中，让我们共同为推进中国的SLAM事业而努力！

商业合作及转载请联系liufuqiang_robot@hotmail.com