Planar-SfM

新的Planar-SfM方法使用同态图嵌入进行鲁棒的相机姿态估计

研究人员开发了一个名为Planar-SfM的新运动恢复结构（SfM）系统，该系统利用场景中的平面来改进相机姿态估计。与在退化的平面几何中挣扎的传统方法不同，Planar-SfM使用可见平面的同态分解来推导独立的相对相机姿态估计。该系统从这些同态估计中构建姿态图，并采用谱嵌入来过滤不可靠的连接，最终提取一致的生成树以进行姿态恢复。这种方法在具有挑战性的平面场景（如篮球场）上表现出卓越的性能，同时在一般的3D环境中保持了有竞争力的结果。