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我们考虑建立大场景的3-d模型，每个场景仅仅给出几个图像，以前的工作使用散焦几何方法，单眼信息没有被完全开发利用，文献4-7显示仅仅是单幅图像也有很多可以利用的信息来得到图像的3d信息，虽然如此也不可能建立场景完全契合的模型，因为图像的一些信息被遗忘。在这篇文章当中我们将会利用单眼信息与多视点三角信息来创建更好地和大的3 D模型。 给定一个场景的稀疏集合，有些情况下能建立3d模型，使用SFM，运动结构，首先我们得到2个或者更多的图像，然后找到图像之间的对应，然后使用三角测量找到点的3d位置，如果图像是近距离获得，远距离的点使用这个方法可能会有很大误差，相反如果远距离摄影找到对应点就很困难，（就是一副图像是近距离获得的一副图像是远距离获得的那样的话就很难找到图像之间的对应点因为场景的重合很少从而导致失效）这样纯粹的3d重建困难，当仅仅给定小数量图像，3d重建困难，当给定成千上万的图像就简单多了，这个方法计算量大。 给定小数量图像重建的困难在于没有很好利用单幅图像提供的信息，基于以前论文的观点，我们开发一个MRF模型能够无缝的结合一副图像的三角信息与单眼信息。也能推断出3d特点，从而建立一个逼真的3d模型，我们也阐述了怎样利用图像的单眼信息使3d特征匹配更好。我们的方法是第一个能够由图像的稀疏矩阵得到逼真3d模型的。 最近的工作，作者提出单眼信息预测深度，pop-up模型，我们提出了算法使用mrf推测一副图像的3d位置和角度，这种方法给出的是不完整的3d模型。因为一些图像信息的丢失。 一些方法完善用来三角测量的方法。局部平滑，图像分段，已知摄像机方位，但是大部分都忽略了单眼信息。 人类了解场景的3d结构通过多种的单眼信息，像是纹理梯度，颜色，阴影，从双眼获得立体图像，同时移动头部来建立一致的3d结构。 人类能够仅依靠单幅图像建立3d模型。使用先前经验。 4.表示 我们的目标是从一幅图像创造3d模型，使用多边形网孔表示模型，在哪里我们假设世界是由一系列小平面构成，超像元，我们的目标就是推断每个小平面的位置与角度，更正式的我们将超像元所在的小平面看成是位于无限大的平面将这个平面的位置和角度用参数表示， 给定两幅图像的两个超像元的表示， 我们试着得到图像的下列信息，，前三个信息我们用来3d重建，注意单独的信息是不充足的，例如在一些情况下，局部图像特征是不能够预测深度和角度，因此我们的模型结合这几个信息在一个MRF、，依靠我们的置信度，置信度是从局部图像线索得到的，图像当中不同区域的置信度是不同的， Fractional depth error 为了3d重建，Fractional depth error可能是最有意义的性能指标，因为近距离得到的图像比远距离得到的图像更加容易预测。分数错误定义为( ? d ? d)/d = ? d/d ? 1.，在我们的算法当中我们会惩罚分数错误。 5.1PPMRF 在我们的随机场当中每个节点表示图像当中的一个超像元，我们会推断这个超像元的位置和角度，Ψ表示有对应关系的一对图像，Qn = [Rotation, Translation] ∈ R3×4 (technically SE(3)) 最后的总结展望也许就可以加上我们利用作者的另外一篇文章获得更多的信息来预测准确的深度，利用同一场景的多幅图像。 我们描述了一种解析近似的方法描述光线通过散射介质后的积分，将散射介质的强度看成是一系列高斯函数的和，这种近似支持不均一介质包括阴影和散射效应的实时再现。对每个高斯 再一次“：：：：：： 学习3D场景结构 摘要：我们考虑从单幅图像当中恢复图像3D结构的问题，我们的目标是创建数量上准确外表美观的图像。 对于每个小面积和谐的方块我们使用MRF来推断一系列的平面参数捕获小方块的3D位置和角度MRF通过监督学习训练，建模深度线索和图像当中不同区域的关系，我们的推断是易于管教的，仅仅需要解决一个凸规划问题，除了假设我们的图像是由一些列的小平面组成的我们的模型没有过多的假设这确保了我们的算法能够比先验技术得到更多的3D场景结构的细节， 采用这种方法我们产生了64.9准确度的图像比别人的准确度高 介绍 人类可以很容易的理解场景的3D结构，然而对于当前计算机视觉来说推测3D结构任 然是一项及其有挑战性的任务， ， 大部分的3D场景重建关注的是以下的方法：立体视觉运动结构物，这些都需要两幅或者更多的图像，一些方法也能够从单幅图像估测3D模型，但是他们关于场景有很大的假设性只能在特定的场合下使用，例如阴影法，基于纯粹的光学线索很难应用于表面没有相对统一的颜色和纹理的结构，CR和Z使用已知的消失点来判定图像的仿射结构。 在最近的工作，SCN作者自己提出了一个从单眼图像信息预测图像场景深度的