欢迎关注【CV技术指南】，这个系列专栏将深入探讨NeRF在三维重建中的应用，包括MVS（多视图立体）技术。我们将从领域背景、主要挑战、数据集介绍和实现方法四个方面展开讲解。这些内容旨在帮助初学者快速理解NeRF如何将三维结构从图片中提取出来，形成点云或mesh等输出。
首先，三维重建的背景包括几何方法在SFM（结构从运动）中的主导地位，以及深度学习方法如MVSNet和NeRF的兴起。在稠密点云重建中，NeRF凭借其隐式表达和可微渲染的能力，逐渐崭露头角，尤其在小场景和室内场景中的表现突出。
应用难点方面，几何方法在弱纹理区域、完整性和速度上存在挑战，而NeRF类方法则需处理弱纹理带来的颜色一致性和大规模场景精度的提升。NeRF通过体渲染技术，尽管在速度和显存消耗上仍有待优化，但在渲染质量上已取得显著成果。
常用数据集包括Blender、LLFF、ScanNet、DTU、Tanks and Temples、ETH3D和ShapeNet，它们提供了不同场景和复杂度的数据，用于评估和比较不同的重建方法。评估指标包括PSNR、SSIM、LPIPS和Chamfer Distance，用于量化重建质量和精度。
在后续的文章中，我们将深入解析NeRF的原理，介绍如何通过体渲染物理模型来实现真实感图像合成，并且会逐步介绍关键的代码实现，如COLMAP、tinycudann和NeRF开源框架的使用。
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回答时间：2024-09-06 14:29
