动态场景下的视觉三维重建
在本文中，我们提出了一种新颖的视觉三维重建系统，该系统能够仅依靠CPU实现稠密三维重建，并能够处理现实环境中的动态前景。本文提出的视觉三维重建系统使用稀疏视觉同时定位和建图(SLAM)系统来估计相机姿态，基于相机位姿将RGB-D相机的彩色图和和深度图像融合到全局一致的模型中。首先，基于综合彩色图和深度图提取超像素对环境面元进行建模。基于超像素的面元建模方法在加快了运行速度的同时降低了存储规模。其次，为了提取运动前景，将当前帧反投影至局部模型，参考聚类结果和匹配残差对运动前景进行建模。最后，根据SLAM系统的关键帧来对面元地图进行优化和融合，并基于全局位姿优化对更新面元模型来保证地图实时实现全局一致性。
动态前景 视觉三维重建
徐萌 杨晓宇 陈宗海
中国科学技术大学信息科学技术学院,安徽合肥,中国,230027 中国科学技术大学信息与计算机实验教学中心,安徽合肥,中国,230027
国内会议
第22届中国系统仿真技术及其应用学术年会(CCSSTA2021)
合肥
中文
39-42
2021-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）