基于深度相机的大场景三维重建

• 作者: 刘东生 张之江 费点 陈建林
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机视觉 深度相机 累积误差 三维重建
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 234-243
• 页数: 10页
• 分类号: TN249
• 字数: 5365字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20202801.0234

摘要

针对大场景三维重建中,由位姿估计的累积误差而导致的相机漂移和重建模型质量低的问题,提出了减少累积误差的方法.首先,基于由最新K对深度和彩色图像融合的模型,最小化输入RGB-D图像的几何误差和亮度误差来跟踪相机.然后,若相机位置与当前子网格的中心点距离大于给定阈值时,则将子网格平移体素单元整数倍的距离,基于新建的子网格继续跟踪相机并重建局部场景模型.最后,在子网格间以迭代步长式的方法寻找对应表面点,以对应点间的欧氏距离与亮度误差为约束,优化全局相机轨迹.基于数据集的实验结果表明,相机位姿估计精度比主流方法提升14.1％,全局轨迹优化精度提升8％.对于自采数据,本文设计的系统可减少位姿估计中的累积误差、重建高质量的场景模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张之江	上海大学特种光纤与光接入网重点实验室	74	555	13.0	20.0
2	刘东生	上海大学特种光纤与光接入网重点实验室	1	0	0.0	0.0
3	陈建林	上海大学特种光纤与光接入网重点实验室	1	0	0.0	0.0
4	费点	上海大学特种光纤与光接入网重点实验室	1	0	0.0	0.0