ドローン大辞典
MVS｜用語解説｜ドローン大辞典
概要
MVS（Multi-View Stereo）は、SfMで推定されたカメラ位置や画像間の幾何関係をもとに、対象物の表面を高密度に復元する技術である。SfMが構築する疎な点群に対し、MVSでは数百万〜数千万点規模の密な点群を生成し、ドローン写真測量における立体形状復元の核心を担う手法である。
MVSの役割と仕組み
MVSは、SfMで得られたカメラ位置・姿勢、レンズパラメータ、疎な点群を基盤として、より詳細な3次元形状を復元する。
主な特徴は次のとおり。
高密度マッチングの実施
SfMでは特徴点探索の範囲が広いが、MVSではカメラ位置が既知のため、
「このピクセルは別の画像ではこの線上にあるはずだ」という幾何条件（エピポーラ拘束）を利用して効率よく探索を絞り込める。高密度点群の生成
SfMでの点群が数千〜数万点の疎な構造であるのに対し、MVSではその表面を覆うように数百万〜数千万点の高密度点群を構築する。
SfMとMVSの連携（処理の流れ）
一般的な写真測量ソフトでは、SfMとMVSは次のように連携して使用される。
SfM処理
特徴点の抽出・マッチング
カメラ位置・姿勢の推定
疎な点群の生成
MVS処理
SfMの推定結果を基に高密度マッチング
対象物表面を覆う密な点群を復元
成果物の生成
高密度点群からメッシュ（ポリゴンモデル）、DEM（数値標高モデル）、オルソ画像などを作成
SfMが「骨組み」を作り、MVSがそこに「肉付け」を行うという関係にある。
MVSの注意点
MVSは画像解析に基づくため、対象物や撮影条件に影響を受ける。
水面の屈折による誤差
水面を撮影した場合、屈折を考慮しないため、水底が実際より浅い位置に復元されることがある。必要に応じて補正が必要。テクスチャ（模様）への依存
一様な表面や反射の強い素材、動く植生などは特徴点が得られにくく、ノイズや穴抜けが発生しやすい。オーバーラップ不足の問題
SfM同様、写真の重なりが不足するとマッチングが成立せず、密な点群の生成が困難となる。