CMVS算法概述

CMVS算法概述

论文：Towards Internet-scale Multi-view Stereo

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

1.删除多余影像（质量极差的影像）
2.保证cluster的size（保证每个cluster内影像数量小于某一size）
3.保证完整性和质量
完整性由每个特征点都会被cluster覆盖来保证
4.cluster之间有重叠

目标方程

为实现保证质量的目的，给出目标方程：

目标方程中包含了：

1. 最小化影像数量
2. 保证cluster大小
3. 保证收敛
   1. 点收敛
      2.影像收敛
      

衡量质量的标准（measurement）：

一个点P对应于一个影像集C

方法步骤

1.SFM滤波—融合SFM点
2.除去质量不好的影像
3.使用normalized cut初始分割
边权：
4.贪心的向初始分割中添加影像