多视图立体视觉（Multi-View Stereo，MVS）是一种通过利用多个视角的图像来重建场景三维结构的技术。其核心目标是从多个已知相机姿态的图像中建立密集的对应关系，从而生成稠密的三维点云或深度图。
具体来说，MVS技术依赖于从不同角度拍摄的图像，并通过立体匹配算法估计每个像素点的深度信息。这些深度信息随后被用来构建场景的三维模型。在实际应用中，MVS通常结合了摄影测量学和计算机视觉的方法，以实现对场景的精确三维重建。
MVS方法可以分为基于深度图、点云、网格和体素的方法。其中，深度图表示为每个观察视图以2.5D的形式呈现3D几何图形；点云则以稀疏的形式描述场景，通过沿观察光线反向投影图像像素获得；体素方法使用规则采样的三维网格来描述几何形状；而三角网格是另一种相干表示形式，可以通过融合多个2.5D深度图得到。
尽管MVS在理想条件下取得了显著的成功，但在实际应用中仍面临一些挑战，如弱纹理区域、遮挡、反射等问题，这些问题会影响重建效果的质量和准确性。为了应对这些挑战，近年来研究者们提出了多种改进方法，例如基于自注意力机制的优化方法和无监督学习框架等。
总之，多视图立体视觉（MVS）是一种重要的三维重建技术，它通过多视角图像数据恢复场景的三维结构，并在许多领域如自动驾驶、虚拟现实和医学成像中有着广泛的应用前景
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