典型文献
基于众源影像的三维重建方法
文献摘要：
目前,众源影像存在获取数据难以筛选,进而导致从影像中生成的点云数据产生几何缺失和含有大量噪声等问题.为了解决这个问题,实现了一种基于众源影像的三维重建方法.首先,采用基于网站API(application programming interface)和基于网页解析的方法获取众源影像数据,然后借助深度学习对获取得到的众源影像进行筛选,获取高质量的众源影像数据,最后运用运动恢复结构(structure from motion,SFM)算法完成三维重建.论文利用众源影像获取场景的三维结构,对生成的点云模型进行对比和分析,得到了经深度学习算法筛选的图片集更适用于三维重建的结论,以解决众源影像这一新兴数据源在三维建模应用时出现的弊端和不足.
文献关键词：
众源影像;深度学习;图像筛选;三维重建
中图分类号：
作者姓名：
王志明;刘丹
作者机构：
东华理工大学测绘工程学院,南昌330013
文献出处：
引用格式：
[1]王志明;刘丹-.基于众源影像的三维重建方法)[J].科学技术与工程,2022(12):4729-4738
A类：
众源影像
B类：
三维重建,重建方法,获取数据,点云数据,API,application,programming,interface,网页,影像数据,运动恢复结构,structure,from,motion,SFM,三维结构,点云模型,深度学习算法,图片集,数据源,三维建模,建模应用,图像筛选
AB值：
0.34615
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