3D reconstruction from multiple images
متعدد تصاویر سے 3D تعمیر نو تصاویر کے ایک سیٹ سے تین جہتی ماڈلز کی تخلیق ہے۔ یہ تھری ڈی مناظر سے 2 ڈی تصاویر حاصل کرنے کا الٹا عمل ہے۔ تصویر کا جوہر تھری ڈی منظر سے 2 ڈی طیارہ پر ایک پروجیکشن ہے، جس کے دوران گہرائی ختم ہو جاتی ہے۔ ایک مخصوص تصویری نقطہ سے مطابقت رکھنے والا 3D نقطہ نظر کی لکیر پر ہونے کے لیے پابند ہے۔ کسی ایک تصویر سے، اس بات کا تعین کرنا ناممکن ہے کہ اس لکیر پر کون سا نقطہ تصویری نقطہ سے مطابقت رکھتا ہے۔ اگر دو تصاویر دستیاب ہوں، تو تھری ڈی پوائنٹ کی پوزیشن کو دو پروجیکشن کرنوں کے چوراہے کے طور پر پایا جا سکتا ہے۔ اس عمل کو مثلث کہا جاتا ہے۔ اس عمل کی کلید متعدد نظاروں کے درمیان تعلقات ہیں جو یہ معلومات فراہم کرتے ہیں کہ پوائنٹس کے متعلقہ سیٹوں میں کچھ ڈھانچہ ہونا ضروری ہے اور یہ کہ یہ ڈھانچہ پوز اور کیمرے کی انشانکن سے متعلق ہے۔ حالیہ دہائیوں میں، کمپیوٹر گرافکس، ورچوئل رئیلٹی اور مواصلات کے لیے تھری ڈی مواد کی ایک اہم مانگ ہے، جس سے ضروریات پر زور دینے میں تبدیلی آئی ہے۔ تھری ڈی ماڈلز کی تعمیر کے لیے بہت سے موجودہ نظام خصوصی ہارڈ ویئر کے ارد گرد بنائے گئے ہیں (مثال کے طور پر۔ سٹیریو رگ) جس کے نتیجے میں زیادہ لاگت آتی ہے، جو اپنی نئی ایپلی کیشنز کی ضرورت کو پورا نہیں کرسکتی ہے۔ یہ خلا ڈیجیٹل امیجنگ سہولیات (جیسے کیمرہ) کے استعمال کو متحرک کرتا ہے۔ توماسی اور کناڈے نے ایک ابتدائی طریقہ تجویز کیا تھا۔ انہوں نے تصاویر کے سلسلے سے 3D نکالنے کے لیے ایک افائن فیکٹرائزیشن نقطہ نظر کا استعمال کیا۔ تاہم، آرتھوگرافک پروجیکشن کا مفروضہ اس نظام کی ایک اہم حد ہے۔ پروسیسنگ متعدد 2 ڈی امیجز کو تھری ڈی ماڈل میں تبدیل کرنے کا کام پروسیسنگ کے مراحل کی ایک سیریز پر مشتمل ہوتا ہے: کیمرہ انشانکن اندرونی اور بیرونی پیرامیٹرز پر مشتمل ہوتا ہے، جس کے بغیر کسی سطح پر الگورتھم کا کوئی انتظام کام نہیں کر سکتا۔ کیلیبریشن اور گہرائی کے تعین کے درمیان ڈاٹ لائن اس بات کی نمائندگی کرتی ہے کہ گہرائی کا تعین کرنے کے لیے عام طور پر کیمرہ کیلیبریشن کی ضرورت ہوتی ہے۔ گہرائی کا تعین پورے عمل میں سب سے مشکل حصہ کے طور پر کام کرتا ہے، کیونکہ یہ کسی بھی تصویر-گہرائی سے غائب 3D جزو کا حساب لگاتا ہے۔ خط و کتابت کا مسئلہ، دو تصاویر کے درمیان مماثلت تلاش کرنا تاکہ مماثل عناصر کی پوزیشن کو پھر 3D جگہ میں مثلث بنایا جا سکے، یہاں کلیدی مسئلہ ہے۔ ایک بار جب آپ کے پاس گہرائی کے متعدد نقشے ہوں تو آپ کو گہرائی کا حساب لگا کر اور کیمرے سے باہر پیش کر کے-رجسٹریشن کے ذریعے ایک حتمی جال بنانے کے لیے انہیں جوڑنا ہوگا۔ کیمرہ کیلیبریشن کا استعمال اس بات کی نشاندہی کرنے کے لیے کیا جائے گا کہ گہرائی کے نقشوں کے ذریعے بنائے گئے بہت سے میش کو کہاں ملا کر ایک بڑا تیار کیا جا سکتا ہے، جو مشاہدے کے لیے ایک سے زیادہ ویو فراہم کرتا ہے۔ میٹریل ایپلی کیشن کے مرحلے تک آپ کے پاس ایک مکمل 3D میش ہوتا ہے، جو حتمی مقصد ہو سکتا ہے، لیکن عام طور پر آپ اصل تصاویر سے رنگ کو میش پر لگانا چاہیں گے۔ یہ تصاویر کو تصادفی طور پر میش پر پیش کرنے سے لے کر، سپر ریزولوشن کے لیے بناوٹ کو یکجا کرنے کے طریقوں کے ذریعے اور آخر میں مواد کے ذریعے میش کو تقسیم کرنے تک ہو سکتا ہے، جیسے کہ قیاس آرائی اور پھیلاؤ کی خصوصیات۔ تعمیر نو کی ریاضیاتی تفصیل میٹرکس کے ساتھ این کیمروں کے ذریعہ دیکھے جانے والے تھری ڈی پوائنٹس کے ایک گروپ کو دیکھتے ہوئے، کیمرے پر پوائنٹ کے پروجیکشن کے یکساں نقاط کی وضاحت کریں۔ تعمیر نو کے مسئلے کو اس طرح تبدیل کیا جا سکتا ہے: پکسل کوآرڈینیٹس کے گروپ کو دیکھتے ہوئے، کیمرہ میٹرکس کے متعلقہ سیٹ اور منظر کی ساخت کو اس طرح تلاش کریں کہ (1) عام طور پر، مزید پابندیوں کے بغیر، ہم ایک پروجیکٹو تعمیر نو حاصل کریں گے۔ اگر (1) کو مطمئن کرتا ہے، اور (1) کو کسی بھی 4 × 4 نان سنگولر میٹرکس ٹی سے مطمئن کرے گا۔ ایک پروجیکٹو تعمیر نو کا حساب صرف کسی ترجیحی معلومات کے بغیر پوائنٹس کے خط و کتابت سے کیا جا سکتا ہے۔ آٹو کیلیبریشن آٹو کیلیبریشن یا سیلف کیلیبریشن میں، کیمرے کی حرکت اور پیرامیٹرز کو سختی کا استعمال کرتے ہوئے پہلے بازیافت کیا جاتا ہے۔ پھر ساخت کا آسانی سے حساب لگایا جا سکتا ہے۔ اس خیال کو نافذ کرنے کے دو طریقے مندرجہ ذیل طور پر پیش کیے گئے ہیں: کروپا مساوات کم از کم تین نقل مکانی کے ساتھ، ہم کروپا کی وجہ سے کثیر الجہتی مساوات کے نظام کا استعمال کرتے ہوئے کیمرے کے اندرونی پیرامیٹرز حاصل کر سکتے ہیں، جو سختی کی رکاوٹ کی ہندسی تشریح سے اخذ کیے گئے ہیں۔ کروپا مساوات میں میٹرکس نامعلوم ہے، جسے کروپا کوفیشنٹس میٹرکس کہا جاتا ہے۔ K کے ساتھ اور چولسکی فیکٹرائزیشن کے طریقہ کار سے کوئی بھی اندرونی پیرامیٹرز کو آسانی سے حاصل کر سکتا ہے: حال ہی میں ہارٹلی نے ایک آسان شکل پیش کی۔ اس طرح لکھا جائے، جہاں پھر کروپا مساوات کو دوبارہ لکھا جاتا ہے (مشتق میں پایا جا سکتا ہے) مینڈونکا اور سیپولا یہ طریقہ سختی کی رکاوٹ کے استعمال پر مبنی ہے۔ ایک لاگت فنکشن ڈیزائن کریں، جو اندرونی پیرامیٹرز کو دلائل اور بنیادی میٹرکس کو پیرامیٹرز کے طور پر سمجھتا ہے۔ بنیادی میٹرکس کے طور پر بیان کیا جاتا ہے، اور اندرونی پیرامیٹرز میٹرکس کے طور پر۔ سٹریٹیفیکیشن حال ہی میں، سٹریٹیفیکیشن کے تصور پر مبنی نئے طریقے تجویز کیے گئے ہیں۔ ایک پروجیکٹو ڈھانچے سے شروع کرتے ہوئے، جس کا حساب صرف خط و کتابت سے کیا جا سکتا ہے، تمام دستیاب رکاوٹوں کا استعمال کرتے ہوئے، اس پروجیکٹو تعمیر نو کو یوکلڈین تعمیر نو میں اپ گریڈ کریں۔ اس خیال کے ساتھ مسئلے کو مختلف حصوں میں تقسیم کیا جا سکتا ہے: دستیاب رکاوٹوں کی مقدار کے مطابق، اس کا تجزیہ مختلف سطح، پروجیکٹو، افائن یا یوکلڈین پر کیا جا سکتا ہے۔ تھری ڈی جیومیٹری کی درجہ بندی عام طور پر، دنیا کو تھری ڈی یوکلڈین اسپیس کے طور پر سمجھا جاتا ہے۔ بعض صورتوں میں تھری ڈی جگہ کی مکمل یوکلڈین ساخت کا استعمال ممکن نہیں ہے۔ سب سے آسان پروجیکٹو ہونا، پھر افائن جیومیٹری جو انٹرمیڈیٹ تہوں کی تشکیل کرتی ہے اور آخر میں یوکلڈین جیومیٹری۔ اسٹریٹیفیکیشن کا تصور ہندسی ہستیوں پر ہونے والی تبدیلیوں کے سلسلے سے گہرا تعلق رکھتا ہے: پروجیکٹو اسٹریٹم میں پروجیکٹو تبدیلیوں کا ایک سلسلہ (ایک ہوموگرافی) ہوتا ہے، افائن اسٹریٹم میں افائن تبدیلیوں کا ایک سلسلہ ہوتا ہے، اور یوکلڈین اسٹریٹم میں یوکلڈین تبدیلیوں کا ایک سلسلہ ہوتا ہے۔ فرض کریں کہ ایک مقررہ منظر دو یا زیادہ نقطہ نظر والے کیمروں کے ذریعے پکڑا جاتا ہے اور مختلف تصاویر میں نظر آنے والے نکات کے درمیان خط و کتابت پہلے ہی دیے جا چکے ہیں۔ تاہم، عملی طور پر، مماثلت کمپیوٹر وژن میں ایک ضروری اور انتہائی چیلنجنگ مسئلہ ہے۔ یہاں، ہم فرض کرتے ہیں کہ پروجیکشن میٹرکس والے کیمروں کے ذریعے تھری ڈی پوائنٹس کا مشاہدہ کیا جاتا ہے۔ نہ تو پوائنٹ کی پوزیشن معلوم ہے اور نہ ہی کیمرے کا پروجیکشن۔ تصویر میں صرف نقطہ کے تخمینے معلوم ہیں۔ پروجیکٹو تعمیر نو سادہ گنتی اس بات کی نشاندہی کرتی ہے کہ ہمارے پاس آزاد پیمائش اور صرف نامعلوم ہیں، لہذا مسئلہ کو کافی پوائنٹس اور تصاویر کے ساتھ گھلنشیل سمجھا جاتا ہے۔ یکساں نقاط میں مساوات کی نمائندگی کی جا سکتی ہے: (2) تو ہم پروجیکشنز اور ورلڈ پوائنٹس پر ایک نان سنگولر 4 × 4 ٹرانسفارمیشن H کا اطلاق کر سکتے ہیں۔ لہذا، مزید رکاوٹوں کے بغیر، تعمیر نو تھری ڈی دنیا کی صرف ایک نامعلوم پروجیکٹو اخترتی ہے۔ انفینٹ پر طیارہ کے مقام کی گنتی کے بارے میں مزید تفصیلی معلومات کے لیے افائن کی تعمیر نو دیکھیں۔ سب سے آسان طریقہ یہ ہے کہ پہلے کے علم کا فائدہ اٹھایا جائے، مثال کے طور پر وہ معلومات جو منظر میں لکیریں متوازی ہیں یا یہ کہ ایک نقطہ دو دیگر کے درمیان ایک تہائی ہے۔ ہم کیمرے کی حرکت پر پیشگی رکاوٹوں کا بھی استعمال کر سکتے ہیں۔ ایک ہی نقطہ کی مختلف تصاویر کا تجزیہ کرنے سے حرکت کی سمت میں ایک لکیر حاصل کی جا سکتی ہے۔ کئی لکیروں کا چوراہا حرکت کی سمت میں انفینٹی کا نقطہ ہے، اور افائن ڈھانچے پر ایک رکاوٹ ہے۔ یوکلڈین تعمیر نو پروجیکٹو تعمیر نو کی نقشہ سازی کرکے جو بے کار یوکلڈین رکاوٹوں کے ایک گروپ کو مطمئن کرتی ہے، ہم مساوات (2) میں ایک پروجیکٹو تبدیلی H تلاش کر سکتے ہیں۔ مساوات انتہائی غیر لکیری ہیں اور ساخت کے لیے ایک اچھا ابتدائی اندازہ درکار ہے۔ یہ ایک لکیری پروجیکشن-متوازی پروجیکشن فرض کر کے حاصل کیا جا سکتا ہے، جو ایس وی ڈی سڑنے کے ذریعے آسان تعمیر نو کی بھی اجازت دیتا ہے۔ الجبرائی بمقابلہ ہندسی غلطی ناگزیر طور پر، ماپا ہوا ڈیٹا (یعنی تصویر یا ورلڈ پوائنٹ پوزیشن) شور ہے اور شور بہت سے ذرائع سے آتا ہے۔ شور کے اثر کو کم کرنے کے لیے، ہم عام طور پر ضرورت سے زیادہ مساوات استعمال کرتے ہیں اور کم سے کم مربعوں کے ساتھ حل کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک عام نیل اسپیس مسئلہ کی تشکیل Ax = 0 (جیسے DLT الگورتھم) میں، بقایا | |Ax | | کے مربع کو کم سے کم مربع طریقہ سے کم کیا جا رہا ہے۔ عام طور پر، اگر | |Ax | | کو ہندسی ہستیوں (پوائنٹس، لائنیں، طیارے وغیرہ) کے درمیان کا فاصلہ سمجھا جا سکتا ہے۔ )، پھر جو کم کیا جا رہا ہے وہ ایک ہندسی غلطی ہے، بصورت دیگر (جب غلطی میں اچھی ہندسی تشریح کا فقدان ہوتا ہے) اسے الجبرائی غلطی کہا جاتا ہے۔ لہذا، الجبرائی غلطی کے مقابلے میں، ہم درج کردہ وجوہات کی بناء پر ہندسی غلطی کو کم کرنے کو ترجیح دیتے ہیں: کم سے کم کی جانے والی مقدار کا ایک معنی ہوتا ہے۔ حل زیادہ مستحکم ہے۔ یوکلڈین تبدیلیوں کے تحت حل مستقل ہے۔ تمام لکیری الگورتھم (ڈی ایل ٹی اور دیگر) جو ہم نے اب تک دیکھے ہیں وہ الجبرائی غلطی کو کم کرتے ہیں۔ دراصل، نفاذ میں آسانی کے علاوہ الجبرائی غلطی کو کم کرنے کا کوئی جواز نہیں ہے، کیونکہ اس کے نتیجے میں لکیری مسئلہ پیدا ہوتا ہے۔ ہندسی غلطی کو کم سے کم کرنا اکثر ایک غیر لکیری مسئلہ ہوتا ہے، جو صرف تکراری حل کو تسلیم کرتا ہے اور ایک ابتدائی نقطہ کی ضرورت ہوتی ہے۔ عام طور پر، الجبرائی بقایا پر مبنی لکیری حل جیومیٹرک لاگت فنکشن کے غیر لکیری کم سے کم کرنے کے لیے ایک نقطہ آغاز کے طور پر کام کرتا ہے، جو حل کو حتمی "پالش" فراہم کرتا ہے۔ طبی ایپلی کیشنز 2-ڈی امیجنگ میں اناٹومی کے ایک دوسرے کے ساتھ اوور لیپنگ کے مسائل ہیں اور یہ اسامانیتاوں کو ظاہر نہیں کرتے ہیں۔ تھری-ڈی امیجنگ کو تشخیصی اور علاج دونوں مقاصد کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ 3-D ماڈل آپریشن کی منصوبہ بندی، مورفومیٹرک مطالعات کے لیے استعمال ہوتے ہیں اور آرتھوپیڈکس میں زیادہ وشوسنییتا رکھتے ہیں۔ دشواری کا بیان اور بنیادی باتیں کیمرے کے ذریعے متعدد زاویوں پر لی گئی 2-D تصاویر سے 3-D تصاویر کی تشکیل نو کرنا۔ میڈیکل امیجنگ تکنیک جیسے سی ٹی اسکیننگ اور ایم آر آئی مہنگے ہیں، اور اگرچہ سی ٹی اسکین درست ہیں، لیکن وہ تابکاری کی زیادہ مقدار پیدا کر سکتے ہیں جو بعض بیماریوں کے مریضوں کے لیے خطرہ ہے۔ ایم آر آئی پر مبنی طریقے درست نہیں ہیں۔ چونکہ ہمیں ایم آر آئی اسکین کے دوران طاقتور مقناطیسی شعبوں کا سامنا کرنا پڑتا ہے، اس لیے یہ طریقہ فیرومیگنیٹک دھاتی امپلانٹس والے مریضوں کے لیے موزوں نہیں ہے۔ دونوں طریقے صرف اس صورت میں کیے جا سکتے ہیں جب وہ اس حالت میں ہوں جہاں ہڈی کی عالمی ساخت تبدیل ہو۔ لہذا، ہم مندرجہ ذیل طریقوں پر تبادلہ خیال کرتے ہیں جو کھڑے ہو کر انجام دیے جا سکتے ہیں اور جن کے لیے تابکاری کی کم خوراک کی ضرورت ہوتی ہے۔ اگرچہ یہ تکنیکیں 3-ڈی امیجنگ ہیں، لیکن دلچسپی کا علاقہ ایک ٹکڑے تک محدود ہے ؛ وقت کی ترتیب بنانے کے لیے ڈیٹا حاصل کیا جاتا ہے۔ سٹیریو کورسپونڈنگ پوائنٹ بیسڈ تکنیک یہ طریقہ آسان ہے اور ملٹی ویو ریڈیوگراف میں دستی طور پر پوائنٹس کی شناخت کرکے اس پر عمل درآمد کیا جاتا ہے۔ پہلا قدم دو ایکس رے تصاویر میں متعلقہ نکات کو نکالنا ہے۔ دوسرا مرحلہ ڈسکریٹ لینیر ٹرانسفارم (ڈی ایل ٹی) جیسے الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے تصویر کو تین جہتوں میں دوبارہ بنانا ہے۔ تعمیر نو صرف وہیں ممکن ہے جہاں سٹیریو کورسپونڈنگ پوائنٹس (ایس سی پیز) ہوں۔ نتائج کا معیار ایس سی پیز کی مقدار پر منحصر ہوتا ہے، ایس سی پیز جتنے زیادہ ہوں گے، نتائج اتنے ہی بہتر ہوں گے لیکن یہ سست اور غلط ہے۔ آپریٹر کی مہارت تصویر کے معیار کا ایک عنصر ہے۔ ایس سی پی پر مبنی تکنیک قابل شناخت کناروں کے بغیر ہڈی کے ڈھانچے کے لیے موزوں نہیں ہیں۔ عام طور پر، ایس سی پی پر مبنی تکنیکوں کو دوسرے طریقوں پر مشتمل عمل کے حصے کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔ غیر اسٹیریو متعلقہ کنٹور طریقہ (این سی ایس ایس) یہ طریقہ تھری ڈی تعمیر نو کے لیے ایکس رے امیجز کا استعمال کرتا ہے اور وزن اٹھانے والی پوزیشنوں میں کم خوراک کے تابکاری والے تھری ڈی ماڈل تیار کرتا ہے۔ این ایس سی سی الگورتھم میں، ابتدائی مرحلہ ابتدائی حل کا حساب ہے۔ سب سے پہلے عام شے سے جسمانی علاقوں کی وضاحت کی جاتی ہے۔ دوسرا، ریڈیو گراف پر دستی 2 ڈی کونٹور کی شناخت کی جاتی ہے۔ ہر ریڈیوگراف سے 3D ابتدائی حل آبجیکٹ کا استعمال کرتے ہوئے 2D کنٹور تیار کیے جاتے ہیں۔ ابتدائی آبجیکٹ کی سطح کی 3D شکلیں ان سے وابستہ ریڈیوگراف پر پیش کی جاتی ہیں۔ ان 2 سیٹ پوائنٹس کے درمیان انجام دی گئی 2D ایسوسی ایشن پوائنٹ ٹو پوائنٹ فاصلے اور کنٹورز مشتقات پر مبنی ہے جو 2D کنٹورز اور 3D کنٹورز کے درمیان خط و کتابت تیار کرتی ہے۔ اگلا مرحلہ ابتدائی حل کو بہتر بنانا ہے۔ آخر میں بہتر حل کی اخترتی بہتر حل پر کریگنگ الگورتھم کا اطلاق کرکے کی جاتی ہے۔ آخر میں، آخری مرحلے کو اس وقت تک دہرانے سے جب تک کہ دو سیٹ پوائنٹس کے درمیان فاصلہ دی گئی صحت سے متعلق قیمت سے بہتر نہ ہو، دوبارہ تعمیر شدہ شے حاصل کی جاتی ہے۔ اس طریقہ کار کا فائدہ یہ ہے کہ اسے مسلسل شکل والے ہڈیوں کے ڈھانچوں کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے اور اس سے انسانی مداخلت بھی کم ہوتی ہے لیکن ان میں وقت لگتا ہے۔ سرفیس رینڈرنگ تکنیک سرفیس رینڈرنگ ایک تھری ڈی آبجیکٹ کو سطحوں کے ایک سیٹ کے طور پر تصور کرتی ہے جسے آئسو سرفیس کہتے ہیں۔ ہر سطح پر ایک ہی شدت کے پوائنٹس ہوتے ہیں (جسے آئسو ویلیو کہا جاتا ہے)۔ یہ تکنیک عام طور پر اعلی برعکس کے اعداد و شمار پر لاگو ہوتی ہے، اور الگ الگ ڈھانچوں کی وضاحت کرنے میں مدد کرتی ہے۔ مثال کے طور پر، کھوپڑی کو سر کے ٹکڑوں سے بنایا جا سکتا ہے، یا جسم کے ٹکڑوں سے خون کی شریانوں کا نظام بنایا جا سکتا ہے۔ دو اہم طریقے ہیں: کنٹور پر مبنی تعمیر نو: آئسو-سطحوں کی تشکیل کے لیے آئسو-کنٹور ایک دوسرے سے منسلک ہوتے ہیں۔ ووکسیل پر مبنی تعمیر نو: آئسو سطحوں کی تشکیل کے لیے یکساں شدت کے ویلیو کے ووکسیل استعمال کیے جاتے ہیں۔ مقبول الگورتھم مارچنگ کیوب، مارچنگ ٹیٹراہیڈرون اور ڈیوائڈنگ کیوب ہیں۔ دوسرے طریقے شماریاتی شکل کے ماڈل، پیرامیٹرکس، یا دونوں کے ہائبرڈ کا استعمال کرتے ہیں مزید پڑھنے کے لیے حوالہ جات دیکھیں یاسوتاکا فروکاوا اور کارلوس ہرنانڈیز (2015) ملٹی ویو سٹیریو: اے ٹیوٹوریل فلن، جان، اور دیگر۔ "ڈیپسٹریو: دنیا کی منظر کشی سے نئے نظریات کی پیش گوئی کرنا سیکھنا۔" کمپیوٹر وژن اور پیٹرن ریکگنیشن پر آئی ای ای ای کانفرنس کی کارروائی۔ 2016۔ بیرونی روابط متعدد تصاویر سے 3D تعمیر نو-سادہ تصاویر سے 3D ماڈل نکالنے کے طریقوں پر تبادلہ خیال کرتا ہے۔ تصاویر اور ویڈیوز سے بصری 3D ماڈلنگ-ایک ٹیک رپورٹ تصاویر اور ویڈیوز سے 3D تعمیر نو پر نظریہ، عمل اور چالوں کو بیان کرتی ہے۔ ڈیپ جنریٹو نیٹ ورکس کے ساتھ ملٹی ویو ڈیپتھ میپس اور سلہوئیٹس کو ماڈلنگ کے ذریعے تھری ڈی شکلوں کی ترکیب کرنا-ملٹی ویو ڈیپتھ میپس یا سلہوئیٹس کو ماڈلنگ کے ذریعے تھری ڈی شکلیں بنائیں اور دوبارہ بنائیں۔ کمپیوٹر وژن ایپلی کیشنز کمپیوٹر وژن امیج پروسیسنگ سٹیریوفوٹوگرامٹری 3D امیجنگ