簇划分优化的多视角立体重建算法：提高精度与效率

本文是一篇关于计算机技术与应用领域的研究论文，标题为《一种基于簇的多视角立体改进算法》。作者李孟歆和袁郑岱来自沈阳建筑大学信息与控制工程学院，他们针对基于面片的多视角立体（PMVS）算法存在的不足进行了深入探讨。PMVS算法作为一项仅需一组图片和摄像机参数就能生成彩色三维点云的技术，其优点在于无需额外的初始信息，但存在两个主要问题：一是重建出的表面不够平滑和连续，尤其是在处理俯仰拍摄的大场景时效果不佳；二是当面对大规模图像集时，算法的时间和空间复杂度较高，导致无法实现高效的重建。 为解决这些问题，研究人员提出了一种创新的方法。首先，他们对输入的图像集进行基于簇的划分，这显著减少了算法的运行时间和系统内存消耗，有效缓解了内存瓶颈。其次，他们在每个图像簇内应用加入了空间几何约束的PMVS改进算法，这提高了重建的精度和表面光滑性。最后，通过融合所有簇的重建结果，确保了最终模型的完整性。 这种改进算法通过实验验证了其实际应用价值和有效性，能够有效地改善大场景和大规模图像集的三维重建质量，同时保持了计算效率。研究的关键概念包括三维重建、多视角立体、面片技术以及空间几何约束。此外，文章还提到了中图分类号、文献标志码和文章编号等学术规范，以及一些技术术语如“簇”、“面片”和“空间几何约束”。 总结来说，这篇论文对于提升多视角立体算法在实际场景中的性能具有重要意义，特别是在处理大型数据集和复杂光照条件下的三维重建任务，为计算机视觉和3D建模领域提供了新的优化策略。