示例中，新的输入图像可以被自动地捕获以用于基于从未由该组输入图像描绘的与导航模型相关联的视图描绘该场景的新的输入图像(例如，该场景的当前摄像机视图)而包括在该组输入图像内。
[0021]在示例中，导航模型可以对应于与摄像机的位置信息和/或旋转信息相关联的捕获模式，其中所述摄像机被用于捕获该组输入图像中的至少一个输入图像。导航模型可以基于捕获模式而被识别。图2图示了一维导航模型的示例200。输入图像的视图视角是由图像视图210以及边缘212所表示。旋转捕获模式202可以对应于在捕获对象的照片的同时绕着该对象(诸如房屋)步行的个人。全景捕获模式204可以对应于在捕获房间的面向外部的照片的同时站在房间中间并且转圈的个人。扫射捕获模式206可以对应于在捕获建筑物正面照片的同时沿着街道步行的个人。步行捕获模式208可以对应于在捕获沿着走廊的前向照片的同时沿着走廊步行的个人。图3图示了分别从两个一维导航模型(诸如，球形旋转、立体模型的房间、采伐树木、大卫(the david)、球形帕诺(pano)、城市街区正面、图腾柱、在导向灯塔中、墙壁、巨石阵、岩洞、射击馆等等)的组合中所导出的二维导航模型的示例300。例如，岩洞捕获模式可以对应于步行捕获模式208 (例如，沿着岩洞走廊步行的个人)和全景捕获模式204 (例如，在沿着岩洞走廊步行的同时每10步，用户可以在转圈的同时捕获岩洞的图像)。可以意识到的是，一维导航模型和二维导航模型的仅仅几个示例被图示，并且其他的捕获模式可以被预期。可以意识到的是，诸如三维导航模型之类的更高阶导航模型可以被使用。
[0022]在106处，本地图被构建。根据导航模型构造本地图(例如，导航模型可以提供对如下各项的洞察(insight):如何从第一输入图像导航到第二输入图像，因为第一输入图像和第二输入图像是从该场景的相对近似的观察点而被拍摄的；如何从对应于多个输入图像的转换视图创建该场景的当前视图；和/或从第一输入图像到第三输入图像的导航可以产生可视的错误，因为第一输入图像和第三输入图像是从该场景的相对不同的观察点而被拍摄的)。本地图可以指定在该组输入图像内的相应的输入图像之间的关系信息，所述组输入图像可以在对该场景的导航期间被使用。例如，当前的视图可以对应于由第一输入图像所描绘的房屋的前部。对应于从房屋的前部到该房屋的侧部的旋转扫描(sweep)的交互视图导航输入可以被检测。本地图可以包括指示第二输入图像(例如，或者从正在被投影到粗略几何构型上的多个输入图像所导出的平移视图)可以被用来提供描绘该房屋的侧部的新的当前视图的关系信息。
[0023]在示例中，本地图包括由一个或多个边缘所连接的一个或多个节点。例如，本地图包括表示第一输入图像的第一节点(例如，描绘房屋的前部)、表示第二输入图像的第二节点(例如，描绘房屋的侧部)、表示第三输入图像的第三节点(例如，描绘房屋的后部)、和/或其他节点。第一边缘可以基于指定在第一图像和第二图像之间的视图导航关系(例如，第一输入图像和第二输入图像是从该场景的相对相似的观察点而被拍摄的)的导航模型在第一节点和第二节点之间被创建。但是，基于导航模型第一节点可能没有被边缘被连接到第三节点(例如，第一输入图像和第三输入图像是从该场景的相对不同的观察点而被拍摄的)。在示例中，该房屋的前部的当前视图可以基于将本地图从第一节点沿着第一边缘遍历到第二节点而被无缝地导航到该房屋的侧部的新的当前视图(例如，第一图像可以被显示，然后基于第一图像和第二图像的一个或多个转换视图可以被显示，并且最后第二图像可以被显示)。因为本地图不具有在第一节点和第三节点之间的边缘，所以该房屋的前部的当前视图无法被直接转换到该房屋的后部，否则其可能产生可视错误和/或“参差不齐的或跳跃的”转换。替代地，该图可以从第一节点被遍历到第二节点，并且然后基于将第二节点连接到第三节点的第二边缘从第二节点遍历到第三节点(例如，第一图像可以被显示，然后在第一图像和第二图像之间的一个或多个转换视图可以被显示，然后第二图像可以被显示，然后在第二图像和第三图像之间的一个或多个转换视图可以被显示，并且最后第三图像可以被显示)。以这种方式，用户可以通过在本地图内沿着连接表示这样的图像的节点的边缘而在输入图像之间进行转换来无缝地导航和/或探究(explore)该房屋的场景。
[0024]在108处，包括该组输入图像和本地图的综合分组被生成。在某些实施例中，综合分组包括单个文件(例如，包括可以被用来构建该场景的可视化和/或将该场景的交互视图导航提供给用户的信息的文件)。在某些实施例中，综合分组包括摄像机姿势集合和/或粗略的几何构型。如由图6和/或图7所图示的，综合分组可以被用来提供交互视图导航体验。在110处，方法结束。
[0025]图4图示了被配置用于生成综合分组408的系统400的示例。系统400包括分组生成组件404。该分组生成组件404被配置来识别与一组输入图像402相关联的导航模型。例如，导航模型可以从导航模型406中被自动地识别或者手动地选择。分组生成组件404可以被配置来构建根据导航模型所构造的本地图414。例如，导航模型可以对应于从中捕获相应的输入图像的该场景的观察点(例如，导航模型可以从摄像机的位置信息和/或旋转信息被导出)。在导航模型内的观察点信息可以被用来导出在相应的输入图像之间的关系信息。例如，从北方观察点描绘房屋的第一层外部的第一输入图像可以具有与从北方观察点描绘该房屋的第二层外部的第二输入图像相对较高的一致性(correspondence)(例如，在房屋的交互视图导航体验期间，第一层的当前视图可以基于在第一图像和第二图像之间的转换而被无缝地被转换到第二层的新的当前视图)。相反，第一输入图像和/或第二输入图像可以具有与从南方观察点描绘该房屋的门廊的第五输入图像相对低的一致性。以这种方式，本地图414可以根据导航模型而被构建，其中节点表示输入图像而边缘表示在输入图像之间的平移视图信息。
[0026]在某些实施例中，分组生成组件404被配置来构建该场景的粗略的几何构型412。因为该粗略的几何构型412可以初始地表示该场景的非织构化的多维表面，所以在该组输入图像402内的一个或多个输入图像可以被投影到粗略的几何构型412以便织构化(例如，将颜色值指派给几何构型像素)该粗略的几何构型，作为结果产生织构化的几何构型。因为该场景当前的视图可能不是直接对应于单个输入图像，所以当前视图可以从来自由摄像机姿势集合410定义的视图视角的粗略的几何构型412 (例如，织构化的粗略几何构型)中被导出。以这种方式，分组生成组件404可以生成包括该组输入图像402、摄像机姿势集合410、粗略的几何构型412和/或本地图414的综合分组408。综合分组408可以被用来提供该场景的交互视图导航体验。例如，与单独输入图像相对，用户可以可视地在三维空间中探究该房屋的外部，就好像该房屋是由单个可视化所表示的一样(例如，该场景的一个或多个当前视图可以通过导航本地图414来构建)。
[0027]图5图示了在输入图像的捕获期间为摄像机502提供建议的摄像机位置和/或取向504的示例500。也就是，一个或多个之前所捕获的输入图像可以从各种不同的观察点描绘场景。因为之前所捕获的输入图像可能不会覆盖该场景的每个观察点(例如，建筑物面向北方的部分和树可能没有被之前所捕获的图像充分地描绘)，所以所建议的摄像机位置和/或取向504可以被提供来帮助用户从之前所捕获的图像没有描绘的该场景的观察点来捕获一个或多个输入图像。所建议的摄像机位置和/或取向504可以从导航模型中被导出，其可以指示已经由之前捕获的图像覆盖的观察点。在建议的摄像机位置和/或取向504的示例中，指令(例如，箭头、文本、和/或其他界面元素)可以通过摄像机502来提供，其指令该用户向东步行，并且然后在转圈的同时捕获照片以便建筑物的面向北方的部分以及树木被这样的照片充分地描绘。
[0028]利用综合分组提供交互视图导航体验的实施例由图6的示例性方法600所图示。也就是，综合分组(例如，可以由图像查看界面消费的(consumed)单个文件)可以包括描绘场景的一组输入图像。与仅仅是该用户可以“浏览”的一组未构造的输入图像相对，该组输入图像可以根据被包括在综合分组内的本地图而被构造(例如，本地图可以指定在输入图像之间的导航关系)。本地图可以将图像表示为节点。在节点之间的边缘可以表示在图像之间的导航关系。在某些实施例中，综合分组包括该组输入图像可以被投影在其上以创建织构化的粗略几何构型的粗略的几何构型。因为由视图导航体验所提供的场景的当前视图可能不直接对应于单个输入图像，所以当前视图可以从对应于多个输入图像从该综合分组