🌈 在当今科技飞速发展的时代，单目视觉技术因其成本低廉且易于实现的特点而备受关注。本文旨在对基于单目视觉的三维重建算法进行综合评述，特别是增量式结构光测量法（Structure from Motion, SfM）。这种方法通过连续捕捉图像序列，并利用这些图像之间的几何关系来恢复场景的三维结构。

🔍 增量式SfM的核心在于它能够逐步构建模型，而不是一次性处理所有数据。这种渐进式的处理方式不仅提高了计算效率，还能更好地应对场景中的动态变化。通过不断添加新的图像，系统能够持续更新和优化三维模型，从而提供更加精确的场景描述。

🔧 然而，增量式SfM也面临着挑战，如累积误差的问题。为了解决这一问题，研究者们提出了多种策略，包括引入闭环检测机制以及使用更复杂的优化算法。这些改进措施使得增量式SfM在实际应用中表现出了更高的鲁棒性和准确性。

🌐 总之，增量式SfM作为一种有效的三维重建方法，在机器人导航、虚拟现实等领域展现出了巨大的潜力。随着技术的进一步发展，我们有理由相信，增量式SfM将在更多领域发挥重要作用，开启全新的应用场景。