HiSfM：通过基于框架的层次化重建来消除运动结构中的歧义性问题

研究人员提出名为 HiSfM 的层级粗到精细结构 - 运动（Structure-from-Motion）框架，旨在解决传统方法中因模糊性导致的失败问题。该方法首先利用几何诱导启发式算法形成强局部社区，随后通过打包边不相交生成树构建紧凑且强健的骨架连接这些社区。该骨架作为场景本质的锚点，用于重建稳定支架。在此基础上，系统通过高效配准和三角化步骤吸收剩余图像信息进行进一步细化。实验表明，HiSfM 在针对模糊性的基准测试及通用数据集上表现优异，相比先前方法大幅减少了运行时间，并有效提高了重建结果的完整性。