通过利用图结构，我们能够以分而治之的方式处理大规模数据集。

首先，将图像建模为图节点，在特征匹配后从几何信息中检索边。

然后通过图像聚类算法将图像划分为独立的簇，然后进行子图扩展步骤，通过沿着最大生成树行走来增强场景的连接性和完整性，用于构造簇之间的重叠图像。

其次，将图像集群分布到服务器中以并行模式执行 SfM。

第三，在局部重建完成后，我们构造一个最小生成树来找到准确的相似变换。

然后将最小生成树转化为最小高度树以找到合适的锚节点，并进一步用于防止错误累积。