三维场景理解与重建技术主要包含场景点云特征提取、扫描点云配准与融合、场景理解与语义分割、扫描物体点云补全与细粒度重建等,在处理真实扫描场景时,受到扫描设备、角度、距离以及场景复杂程度的影响,对技术的精准度和稳定性提出了更高的要求,相关的技术也十分具有挑战性。 其中,原始扫描点云特征提取与配准融合旨在将同...
原文链接:三维场景重建谁更有优势?NeRF与3D GS方法对比 文章简介 SLAM的最新进展极大地利用了深度学习来提高3D重建和相机跟踪的鲁棒性和准确性。如NICE-SLAM所示,神经隐式表示的使用允许通过基于分层网格的编码对大规模室内场景进行详细重建,该编码有效地管理了局部更新并优化了观看挫折中的场景表示。此外,[9]中的综合...
室内场景的稠密三维重建目前是一个非常热的研究领域,其目的是使用消费级相机(本文特指深度相机)对室内场景进行扫描,自动生成一个精确完整的三维模型,这里所说的室内可以是一个区域,一个房间,甚至是一整栋房屋。此外,该领域注重(一般是GPU上)实时重建,也就是一边扫描就可以一边查看当前重建的结果。如下所示。 主要的...
科研一角||动态三维场景重建研究综述 1 动态三维重组技术简介 三维重建技术旨在通过传感器输入,恢复所观测场景的数字化三维表示,是计算机图形学与视觉领域的重要研究方向,在可视化、模拟、路线规划等各类任务上都有重要应用。相比于静态场景,动态场景额外引入了时间维度,对应的重建任务不仅需要重构每帧细节几何,还需刻画目...
而摄像机运动估计是三维场景重建和同步定位与映射(SLAM)的关键技术。 为了使其切实可行,以前的工作通常假设相机运动缓慢,这限制了它在许多实际情况下的使用。 我们提出了一种端到端的三维重建系统,该系统结合了颜色、深度和惯性测量,通过快速的传感器运动实现稳健的重建。
因为事业和学业的安排,近期开始学习三维场景重建领域,看了一个多星期论文,学习到了很多东西,就想着以自己的理解和思维记录一下所学内容,主要是想从数学和理论分析上来讲一下。 一. NeRF和体渲染 1.1. 快速回顾体渲染原理 NeRF的体渲染模型的推导在网上有蛮多的,而且讲的非常好非常详细,所以我就不过分赘述了,为...
三维场景重建谁更有优势？NeRF与3D GS方法对比 每秒10帧的照片级真实感！IG-SLAM：结合GS且仅依赖RGB...
1. 引言 密集三维重建和自我运动估计是自动驾驶和机器人领域的关键挑战。与当前复杂的多模态系统相比，多...
3D实景克隆,简单说就是通过软硬件技术,把现实场景复刻成一模一样的3D数字化场景,其实质是三维场景重建。但3D实景克隆和传统的重建方式又有着很大的不同。 三维场景重建技术已有一段历史,并不是新鲜事物,但过去受限于硬件、软件及高昂的人工成本,一直停留在工程、建筑等专业性很强的领域,无法达到民用化的级别。近几...
我们介绍一篇2022 CVPROral的三维场景重建论文:Neural 3D Scene Reconstruction with the Manhattan-world Assumption,该论文由浙江大学CAD&CG国家重点实验室/浙大-商汤三维视觉联合实验室提出。 论文链接:https://arxiv.org/abs/2205.02836 论文代码:https://github.com/zju3dv/manhattan_sdf ...