الكاميرات الحدثية هي أجهزة استشعار مستوحاة من الأنظمة البيولوجية وتتخصص في التقاط التغيرات في السطوع. تقدم هذه الكاميرات الناشئة العديد من المزايا على الكاميرات التقليدية القائمة على الإطارات، بما في ذلك نطاق ديناميكي عالي، معدلات إطارات عالية، واستهلاك طاقة شديد الانخفاض. نظرًا لهذه المزايا، تم تكييف الكاميرات الحدثية بشكل متزايد في مجالات متنوعة مثل التحويل بين الإطارات، والتقسيم الدلالي، والمسافة البصرية، وتكامل القياس والتتبع (SLAM). ومع ذلك، فإن تطبيقها في إعادة بناء الصور ثلاثية الأبعاد لتطبيقات الواقع الافتراضي لم يتم استكشافه بشكل كافٍ. ركزت الأساليب السابقة في هذا المجال بشكل أساسي على إعادة بناء الصور ثلاثية الأبعاد عبر تقدير الخريطة العمقية. تتطلب الأساليب التي تنتج إعادة بناء ثلاثية الأبعاد كثيفة عمومًا استخدام عدة كاميرات، بينما يمكن للأساليب التي تعتمد على كاميرا حدث واحدة فقط أن تنتج نتيجة شبه كثيفة. تعتمد الأساليب الأخرى التي يمكنها إنتاج إعادة بناء ثلاثية الأبعاد كثيفة على إنشاء خط أنابيب يدمج الأساليب المذكورة سابقًا أو أساليب حالية أخرى مثل إعادة بناء الحركة من الصور (SfM) أو الاستereo متعدد المناظر (MVS). في هذا البحث، نقترح نهجًا جديدًا لحل مشكلة إعادة بناء الصور ثلاثية الأبعاد الكثيفة باستخدام كاميرا حدث واحدة فقط. وفيما نعلم، يعتبر عملنا أول محاولة في هذا الجانب. تظهر النتائج الأولية لدينا أن الطريقة المقترحة قادرة على إنتاج إعادة بناء ثلاثية الأبعاد كثيفة يمكن تمييزها بصريًا مباشرة دون الحاجة إلى خطوط الأنابيب المستخدمة بواسطة الأساليب الحالية. بالإضافة إلى ذلك، قدمنا مجموعة بيانات مصنعة تحتوي على $39,739$39,739 مسحًا للكائنات باستخدام محاكي كاميرا حدث. ستساعد هذه المجموعة البيانات في تسريع البحوث ذات الصلة الأخرى في هذا المجال.