摘要。三维(3D)重建技术是通过使用计算机来建立和表达客观世界的关键技术,并且在实际的3D,自动驾驶,航空航天,导航和工业机器人应用中广泛使用。根据不同的原则,它主要根据传统的多视图几何形状和基于深度学习的方法分为方法。本文从三维空间表示的角度介绍了上述方法。传统3D重建方法的特征提取和立体声匹配理论是基于深度学习的3D重建方法的理论基础,因此本文专注于它们。随着传统的3D重建方法的发展和与深度学习相关的理论的发展,MVSNET代表的显式深度学习3D重建方法以及由NERF代表的隐式3D重建方法逐渐开发了。同时引入了3D重建的数据集和评估指标。最后,提供了基于图像的3D重建的摘要。
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