摘 要： 本文使用传统的运动恢复结构 (SfM)算法与改进版多视角密集匹配 (MVS)算法，即基于聚簇和面片模型的多视角密集匹配 (CMVS+PMVS)，实现了对室外建筑物的三维稠密点云重建，并使用泊松表面重建和纹理映射算法对…

2020年5月14日 · CMVS目的 任务是将SFM的稀疏点聚类到不同的影像集（image cluster），每个影像集分别进行MVS算法。 这样做的好处是根据SFM稀疏点的信息对浩大的影像分块成多个小块，分别进行MVS， 分治 思想，减少MVS算法的资源峰值。 CMVS影像聚类的特点

Many multi-view stereo (MVS) algorithms do not scale well to a large number of input images (lack of computational and memory resources). This software (CMVS) takes the output of a structure-from-motion (SfM) software as input, then decomposes the input images into a set of image clusters of managable size.

CMVS算法作为一种基于多视图立体（Multi-ViewStereo，MVS）的三维重建方法，通过对多视角图像进行处理，实现了高精度的三维场景重建。 CMVS算法的基本原理如下： 图像采集：使用多个相机从不同角度拍摄同一场景，获取多视角图像。 特征提取：对每张图像进行特征提取，如边缘、角点等，以便后续进行匹配。 图像匹配：通过计算不同图像之间特征点的对应关系，实现图像之间的匹配。 三维坐标计算：根据匹配结果，利用三角测量等方法计算场景中各点的三维坐标。 …

2023年3月27日 · Bundler和CMVS-PMVS是进行多视图三维重建的一套非常有用的工具包。 Bundler利用一系列无序图片生成场景的稀疏点云，并且估计每一幅图片的相机参数（内参和外参）。

2024年3月14日 · CMVS-PMVS是一个开源的多视图立体匹配算法实现，由Philippe Moulon开发并维护。 该算法基于最先进的单视图立体匹配算法，实现了对多个视角下的同一场景进行三维重建的高效方法。

2024年4月10日 · 该项目基于原始的CMVS（Clustered Multi-View Stereo）和PMVS（Parallelized Multi-View Stereo）算法，旨在帮助用户从一系列二维图像中生成高精度的三维点云模型。 CMVS-PMVS的核心在于其对多视图几何的理解和利用。 它采用了分治策略处理大规模的视图集合，将复杂问题分解为多个小规模的子问题，然后通过CMVS进行集群计算，从而提高处理效率。 而PMVS则是在每个视图上独立运行，采用一种并行化的立体匹配方法，实现了速度与精度的良 …

2. 什么是 PMVS？ — PMVS (patch-based multi-view stereo) 是 Yasutaka Furukama 博士写的已知由一组图片和图片对应的相机参数生成 dense reconstruction (稠密的三维模型)的算法。 3. 什么是 CMVS？ — CMVS (Clustering Views for Multi-view Stereo) 是 PMVS 的改进版， 里面包 …

CMVS（Clustered Multi-View Stereo）和PMVS（Patch-based Multi-View Stereo）是实现稠密三维重建的关键算法。 CMVS和PMVS是两种互补的多视图立体匹配算法，它们共同工作以提高三维重建的质量和效率。

This software (CMVS) takes the output of a structure-from-motion (SfM) software as input, then decomposes the input images into a set of image clusters of managable size.