无人机航拍涉及海量图像数据处理，核心在于目标跟踪与场景重建。目标跟踪实时锁定感兴趣目标并提供运动轨迹，场景重建则构建三维模型展示空间结构。本文梳理了相关技术原理及挑战，涵盖基于相关滤波与深度学习的跟踪算法，以及 SfM 和 MVS 等重建方法，为实际应用提供参考。
随着无人机技术的飞速发展，航拍在地理测绘、环境监测、安防监控及影视制作等领域应用广泛。无人机凭借灵活的飞行能力和多角度拍摄优势，能获取海量图像数据。然而，如何从中提取有价值的信息成为研究热点，其中目标跟踪与场景重建是两项核心技术。
计算机视觉是一门研究如何让机器'看'的科学，旨在用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进行图形处理，使结果更适合人眼观察或仪器检测。作为一个科学学科，它研究相关理论和技术，试图建立能从图像或多维数据中获取信息的智能系统。这里的信息指香农定义的、能帮助做出决策的数据。因为感知可看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中'感知'信息，进而辅助决策的过程。
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