【摘 要】
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室内场景下的三维重建技术是计算机视觉和计算机图形学研究中的重要研究内容。随着相机传感技术的发展,RGB-D相机在测量精度,分辨率等方面有了很大进步,如何利用RGB-D相机进行室内场景下的高精度三维重建也得到了研究人员越来越多的关注。然而目前大多数基于RGB-D相机的室内场景三维重建系统往往难以完整精确地重建较大规模的室内场景,并且很少利用室内场景下的场景结构信息做特定优化。基于上述问题,本文提出了
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室内场景下的三维重建技术是计算机视觉和计算机图形学研究中的重要研究内容。随着相机传感技术的发展,RGB-D相机在测量精度,分辨率等方面有了很大进步,如何利用RGB-D相机进行室内场景下的高精度三维重建也得到了研究人员越来越多的关注。然而目前大多数基于RGB-D相机的室内场景三维重建系统往往难以完整精确地重建较大规模的室内场景,并且很少利用室内场景下的场景结构信息做特定优化。基于上述问题,本文提出了一种基于RGB-D相机的室内场景三维重建方案,实现了从相机标定到纹理贴图、从部分场景到完整场景的重建。在此基础上,进一步研究了利用场景中的结构化线段进行针对RGB-D相机的线段特征的提取、匹配,以及利用上述信息,联合光流信息进行基于多种损失函数的相机位姿优化估计,使得最终的室内场景三维重建方案能够鲁棒地重建出完整,精确的场景结构。其主要创新点和贡献总结如下:1.针对现有的基于RGB-D相机的室内场景三维重建技术不能很好重建出完整和清晰场景的问题,本文提出了一整套基于RGB-D摄像机的针对室内场景的三维重建方案。该方案实现了从相机标定,位姿估计,点云配准和纹理贴图等整个重建流水线。实验证明,采用本文所提出的系统能够较为精确,完整地重建出大范围室内场景,而且系统便于扩展。2.针对目前基于RGB相机的场景线段特征提取与匹配算法不够精确、鲁棒的问题,基于RGB-D相机对三维场景良好的感知特性,本文提出了一种同时融合RGB相机和深度相机优点的针对图像线段特征的提取与匹配算法。实验表明,本文所提出的线段特征提取与匹配算法相比于其他经典算法,具有更高的准确性和鲁棒性。3.针对现有系统在特征匹配稀少的情况下,难以获得准确的相机位姿的问题,在上述基础上,本文通过融合稀疏线特征重投影损失函数和稠密光度误差损失函数来进一步优化相机位姿。各种实验表明,本文所采用的多种损失函数融合的方案,进一步提高了相机位姿估计的准确性,间接提高了室内场景重建的效果。
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