基于几何先验的ASPPR主动单图像分段平面三维重建

从单张图片中重建建筑物的分片平面结构是计算机视觉领域的一个重要且具有挑战性的问题。尽管文献中的大多数现有工作都旨在实现全自动重建解决方案，但它们在性能方面经常不尽如人意，尤其是在处理复杂的建筑结构时。为了解决这一问题，本文提出了一种活跃的单图像分片平面重建方法，该方法将自动平面推断与交互式平面精炼无缝结合在一起。利用通过卷积神经网络学习的几何先验，例如平面方向和平面之间的交点角度，首先使用点击为基础的方法将建筑区域交互式地划分为几个多边形子区域。接下来，利用由几何先验建立的约束，逐步推导出与这些子区域关联的平面。在最后一步中，由点击相关性驱动的交互式平面精炼协助全局优化平面，同时利用图像提示和几何先验。在三个数据集上的实验评估清晰地表明，所提出的方法在定性和定量测量中都超过了现有技术。