cidaren · 多视角三维重建 MVS / NeRF / 3D Gaussian Splatting 课程项目 项目报告

多视角三维重建 · 结果总览

在不提供相机内外参的前提下,先用 COLMAP SFM 从 72 张环绕图像推测相机参数,再用 MVS(自编平面扫描)与 NeRF(自编 PyTorch)重建场景的密集点云表示。 下方点云可在浏览器中交互查看(拖动旋转 / 滚轮缩放 / 右键平移)。为保证网页流畅,点云已下采样到 25 万点, 完整点云见「完整数据下载」。

图像 72 视角 分辨率 800×800 GT 点云 30 万点 SFM 重投影误差 0.51 px GPU RTX 5060(本机训练)
MVS 物体区域 Chamfer
21.3 cm
NeRF 物体区域 Chamfer
19.2 cm
MVS 全场景 Chamfer
1.79 m
NeRF 全场景 Chamfer
1.69 m

交互式点云查看器

点大小
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重建结果渲染图

MVS 重建点云(对齐后)
MVS 平面扫描重建(与真值对齐后渲染)· 全场景 Chamfer 1.79 m / 物体区域 21.3 cm
NeRF 重建点云(对齐后)
NeRF 重建(与真值对齐后渲染)· 全场景 Chamfer 1.69 m / 物体区域 19.2 cm

定量评估(与真值对比)

方法全场景 Chamfer (m)物体区域 Chamfer (cm)recon→GT 均值 (m)GT→recon 均值 (m)
MVS(自编平面扫描)1.7921.30.1440.101(中位)
NeRF(自编 PyTorch)1.6919.20.1780.139(中位)

说明:全场景 Chamfer 偏大主要来自无先验 SFM 的 bas-relief 尺度/深度漂移与对掠射地面覆盖不足; 仅看静物本身(物体区域)两种方法均达 14–22 cm 量级。详见项目报告。

数据集样本帧

frame 0 frame 12 frame 24 frame 36 frame 48 frame 60

完整数据下载

以下为完整文件(原始分辨率 / 完整点数,体积较大)。点云查看器使用的是上面下采样后的版本。 全部原始文件可浏览 project/ 目录。