然而,尽管实时重建技术在静态物体重建领域已经很成熟,但受限于庞大的数据量和算法的复杂性,动态场景的实时重建仍然是一个很大的挑战。 由于用于深度估计的立体匹配算法的高复杂性和近年来低成本 RGB-D 相机的快速出现,使得RGB-D 相机通常被用作实时系统的数据采集设备。微软已经发布了三种深度传感器:Kinect v1、Ki
实验通过手持Xtion相机扫描室内场景,获取连续的数据帧,实现室内场景的实时三维重建,相机移动轨迹如图7所示。 相机在室内移动采集数据帧,相邻帧之间可进行特征匹配,计算出相机运动的R和T矩阵,结合特征点的深度信息得到三维匹配关系, 基于ICP算法迭代相邻点云图像,不断融合新信息形成由局部三维点云场景到整个室内场景的三维...
摘要 本发明涉及三维重建领域,具体提出了一种快速鲁棒的RGB‑D室内三维场景重建方法,旨在解决解决室内三维场景重建效率不能满足需求的问题,本发明方法包括:采用RGB‑D相机实时扫描室内场景;基于点线融合相机跟踪算法进行相机实时跟踪;通过检测相机状态对相机轨迹进行约减;利用约减后的相机轨迹信息对RGB‑D图像进行多...
单目3D重建的基本挑战在于缺乏显式的场景几何测量能力。传统的视觉SLAM方法已经发展了数十年,但通常仅提供稀疏或半稠密的地图表示,这不足以支持详细的场景理解和完整的重建。尽管稠密SLAM方法试图通过逐像素的深度估计来解决这一局限性,但仍容易受到深度噪声的影响,难以实现完整和精确的重建。 原文链接:超越RGB-D方法?
为了解决上述挑战,港科广团队提出全新解决方案——OpenGS-SLAM。仅凭 RGB 图像实现高精度定位与逼真场景重建。 △OpenGS-SLAM 管线示意图 具体来说,研究人员采用了一个点图回归网络来生成帧间一致的点图。 这些点图储存了来自多个标准视角的 3D 结构,包含了视角关系、2D 到 3D 的对应关系和场景几何信息。这使得...
针对室内环境单目视觉的室内场景三维重建速度慢的问题,采用华硕Xtion单目视觉传感器获取的室内场景彩色图像和深度图像进行快速三维重建。在图像特征提取上使用ORB特征检测算法,并对比了几种经典特征检测算法在图像匹配中的效率,在图像匹配融合中采用Ransac算法和ICP算法进行点云融合。实现了一种室内简单、小规模的静态环境快速...
●面结构光(高精度三维重建,小场景成像) ●RGB-D相机(消费场景,人体姿态,手势)深度相机 ●激光散斑--kinact V1和realsense系 列 ●DoF--kinect V2 ●激光雷达 ●三角测距法(近距离测量) ●飞行时间法(自动驾驶) ●相干探测法 ●基于深度学习的三维重建 ...
大家好,今天为大家带来的文章是Nerual RGB-D Surface Reconstruction,神经网络的RGB-D曲面重建。 获得房间规模场景的高质量3D重建在VR和AR中的应用是至关重要的。虽然当前使用NeRF可以对一些对象和场景的外观进行三维重建,但并不能重建实际表面。在使用Marching Cubes提取表面时,基于密度的体积表示会导致伪影,这是因为在...
仅用4090就能实现大规模城市场景重建 高效几何重建新架构CityGS-X来了,通过一种新型并行化混合分层三维表征架构(PH²-3D)的可扩展系统,突破了传统三维重建在算力消耗和几何精度上的限制。 算力瓶颈无处不在,当前3D高斯泼溅技术虽取得显著进展,却仍面临三大核心挑战:处理速度缓慢、计算成本高昂、几何精度有限 ...
高斯抛雪球SLAM 本文首次将3D Gaussian抛雪球应用于单目或RGB - D相机的增量式三维重建。我们的同时定位与地图构建( SLAM )方法以3fps实时运行,使用高斯作为唯一的三维表示,统一了精确、高效跟踪、建图和高质量渲染所需的表示。 需要一些创新来不断从实时摄像机中高度保真地重建3D场景。首先,为了超越原始的3DGS算法...