三维重建场景的纹理优化算法综述

摘要：

三维重建场景的纹理优化是计算机图形学和计算机视觉等领域的基础任务之一,其目的是优化纹理映射,减小重建几何体和纹理之间的对齐误差,提升重建场景的细节表现.为了对三维重建场景纹理优化算法的现状进行全面研究,本文从传统优化算法和基于深度学习的优化算法两个方面对现有三维重建场景的纹理优化算法进行综述.传统的纹理优化算法一般通过优化相机姿态、校正图像颜色、提高重建几何精度等步骤达到三维场景纹理优化的目的,按照优化方式的不同,主要包括基于图像融合的优化算法、基于图像拼接的优化算法以及纹理与几何联合优化算法,而基于深度学习的优化算法则利用神经网络优化三维场景纹理.同时,本文汇总了常用的三维重建场景纹理优化的数据集与评价指标,并重点讨论了不同数据集和评价指标的特点与用法.此外,本文对现有的各类纹理优化算法进行了定性分析和定量对比,重点阐述了这些算法的原理及优缺点,最后探讨了三维重建场景的纹理优化面临的挑战和发展方向.

关键词：场景重建、纹理优化、图像融合、图像拼接、联合优化

所属期刊栏目：29

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2024-09-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共16页

页码：2303-2318