研究目的
开发一种利用RGB-D相机进行精确三维重建的方法，该方法能够处理深度图中的异常值和显著的配准误差。
研究成果
该方法通过迭代融合深度图并优化相机位姿，显著提升了三维重建的精度并降低了模糊性，在处理异常值和配准误差方面优于现有方法。
研究不足
如果深度图的重叠或冗余不足，重新注册可能效果不佳，需要仔细捕捉场景。该方法依赖于初始相机位姿的准确性，可能无法处理所有类型的噪声或误差。
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[IEEE 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 中国北京(2018.8.20-2018.8.24)] 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 基于深度图融合与位姿优化的RGB-D相机精确三维重建
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[IEEE 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 中国北京(2018.8.20-2018.8.24)] 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 基于深度图融合与位姿优化的RGB-D相机精确三维重建
DOI：10.1109/icpr.2018.8545508
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要：
深度图融合是立体视觉和基于RGB-D的三维重建流程中的关键环节。无论是通过被动立体重建还是使用微软Kinect等主动深度传感器获取的深度图，都存在噪声且初始配准可能不佳。本文提出一种能处理异常值（尤其是显著配准误差）的方法：首先将一系列深度图融合为单一无冗余点云，通过赋予更可靠的测量数据更高权重来合并冗余点；随后将原始深度图重新配准至融合点云以优化相机外参；继而采用优化后的外参再次进行融合。该过程迭代执行直至结果达标或迭代间无显著变化。由于该方法对异常值、错误深度测量值以及因初始相机位姿不准导致的显著深度图配准误差均具有鲁棒性。
作者：
Markus Ylim?ki，Janne Heikkil?，Juho Kannala
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