在进行基于视觉的三维重建时，单目、双目和三目视觉各自的优势和局限性是什么？请结合《视觉三维重建技术现状与发展方向概述》进行详细解答。

《视觉三维重建技术现状与发展方向概述》一文为读者提供了一个全面的视角，来理解基于视觉的三维重建技术，尤其是在单目、双目和三目视觉系统方面的优势和局限性。在三维重建过程中，不同的视觉方法可以应用于不同的场景，并根据其特定的优点来选择使用。

参考资源链接：[视觉三维重建技术现状与发展方向概述](https://wenku.csdn.net/doc/5jftdn58g2?spm=1055.2569.3001.10343)

单目视觉方法依赖于单一相机来捕获图像，然后通过算法推断场景的三维结构。这种方法的优点是系统简单，成本较低，便于部署。然而，其局限性在于缺乏实际的深度信息，因此重建的准确性很大程度上依赖于图像的质量和算法的能力来推断深度信息。单目视觉的三维重建经常依赖于结构-from-motion（SfM）或者立体匹配技术，这些技术在处理纹理丰富或者特征明显的场景时表现较好，但在纹理单一或缺乏特征的场景中会遇到困难。

双目视觉通过两个角度的相机捕获图像，并通过比较两个图像间的视差来计算深度信息。这种方法的优点是能够提供更为准确的深度估计，因为真实世界的深度信息直接反映在两个相机拍摄的图像视差上。然而，双目系统需要严格的相机校准和相对位置的精确控制，而且对环境条件（如光照和光照变化）较为敏感，这些因素都可能对重建结果产生不利影响。

三目视觉系统，顾名思义，使用三个或更多的相机从不同角度捕获场景的图像，这样可以在一定程度上补偿双目视觉的局限性，提高重建的准确性和鲁棒性。三目视觉系统可以改善在复杂环境条件下的性能，如在光照变化较大的场景中仍能保持较高的重建质量。但是，这种方法的一个主要缺点是硬件成本和计算复杂性显著增加，尤其是在需要实时处理的情况下。

总体而言，每种视觉系统都有其特定的应用场景和要求，选择合适的方法取决于具体的应用需求、环境条件以及可用资源。《视觉三维重建技术现状与发展方向概述》这篇论文为读者提供了对这些技术的深入理解，并指出了未来的研究方向，对于希望深入了解这一领域的研究人员和开发者来说，是一份宝贵的资料。

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