此外,由于点云的稀疏性,一个3D点的局部特征可以映射到许多像素特征,从空间上接近或来自该点的像素中提取得到,从而这也增加了匹配的模糊度。 其次,由于 2D 和 3D 数据属性之间的巨大差异,以及不灵活的优化方式,用于 2D 或 3D 局部特征描述的现有描述符损失公式 [18, 31, 2] 不能保证在新环境下的收敛。此外,...
这意味着我们将网络的输出视为潜在匹配的概率,在训练过程中,网络优化其输出以生成概率,使得正确的匹配更有可能被选中。 2)网络结构 MicKey遵循具有共享编码器的多头网络架构,该编码器可推断3D度量关键点以及来自输入图像的描述符,如图3所示。 编码器。采用预训练的DINOv2模型作为特征提取器,并在不进行进一步训练或微调...
步骤1、计算弱特征点的2D-3D描述子 在待拼接点云的RGB图像中提取弱特征点,存储所述弱特征点的2D描述子; 在RGB-D点云中找出所述弱特征点对应的3D位置,计算对应弱特征点的3D局部描述子; 结合所述2D描述子和3D局部描述子,生成2D-3D描述子; 步骤2、基于2D-3D特征描述子预匹配 基于2D-3D描述子进行特征匹配,得...
为了解决图像特征点精确匹配的难题,提出一种基于光流法图像配准和颜色概率分布匹配的特征点匹配算法,能在图像产生大的形变和光照变化的情况下精确匹配到对应特征点.首先,定义一个5D空间,并用一组参数来表示特征点区域在待匹配图像中产生的位移,... 更多 关键...
此外,由于点云的稀疏性,一个3D点的局部特征可以映射到许多像素特征,从空间上接近或来自该点的像素中提取得到,从而这也增加了匹配的模糊度。 其次,由于 2D 和 3D 数据属性之间的巨大差异,以及不灵活的优化方式,用于 2D 或 3D 局部特征描述的现有描述符损失公式 [18, 31, 2] 不能保证在新环境下的收敛。此外...
图1:P2-Net 获得的 2D-3D 匹配的示例。所提出的方法,可以通过学习的联合特征描述和检测,直接建立跨图像和点云的对应关系。 一、引言 在图像和点云之间,分别建立准确的像素级和点级的匹配是一项基本的计算机视觉任务,这对于多种应用至关重要,例如SLAM [34]、SFM [44] 、位姿估计 [35]、3D 重建 [25] 和视...
步骤1、计算弱特征点的2d-3d描述子 在待拼接点云的rgb图像中提取弱特征点,存储所述弱特征点的2d描述子; 在rgb-d点云中找出所述弱特征点对应的3d位置,计算对应弱特征点的3d局部描述子; 结合所述2d描述子和3d局部描述子,生成2d-3d描述子; 步骤2、基于2d-3d特征描述子预匹配 ...