用户引导的结构运动重建误差修正方法

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我们提出了一种用户引导的方法来修正运动结构（SfM）过程中的重建误差。SfM 将一组相机图像作为输入，然后基于关键点匹配估计相机姿态和三维点云。然而，具有重复或相似结构的场景通常会导致错误匹配，从而导致相机姿态估计不准确。尽管存在自动去除错误匹配的方法，但使用它们实现完美准确度仍然具有挑战性。相反，人工干预可以确保高准确度，但手动识别和消除错误匹配是一个繁琐且容易出错的过程。我们提出的方法通过引入更高效的用户引导方法来取得平衡。用户提供了近似的相机姿态，然后系统使用这些姿态来检测错误匹配。具体来说，系统检查用户调整后相机对之间视图锥体的重叠，如果未发现重叠，则将配对分类为错误匹配。该方法利用用户对场景捕获期间相机移动的记忆来指导重建过程。使用测试用例和用户研究的评估证实，我们的技术可以有效地去除错误匹配并实现相机姿态的准确重建。