(2) TSDF 生成的网格的细节保持比较好,但是在边缘处以及前后景交界处,会出现较大的拖尾现象。因为在体素p向像素坐标系投影时会有一定的误差. (3) TSDF占据非常大的显存空间,适合诸如室内环境的小场景三维重建。 参考: TSDF算法原理及源码解析_chennuo0125-HIT的博客-CSDN博客 TSDF Volume Reconstruction (tum.de...
第六步:截断:tsdf_{i}(x) = max(−1, min(1,\frac{sdf_{i}(x)}{t}))即将sdf截断在[-t, t]内,sdf超过这个范围的voxel点不用计算,直接得1或者-1。 tsdf demo 第七步:将当前帧得到的值合并到已有的volume。通过将多帧合并成一个TSDF,既可以提升精度又可以补全单帧缺失的信息。 TSDFi(x)=Wi...
tsdf算法原理 TSDF(Truncated Signed Distance Function,截断符号距离函数)是一种距离场算法,用于表示3D环境中相对于某个观察者(n)所观察到的障碍物的形状。通常,TSDF将3D环境中的点云数据表示为3D格网(voxel),每个格网的大小可以自由调整。在每个格网的中心位置,计算格网中心点到障碍物表面的距离,并把距离取模(...
其原理是通过对空间中的点云数据进行处理,建立一种有符号距离场函数,即TSDF,来描述物体表面与摄像机之间的距离关系。具体来说,TSDF算法将空间划分为一系列方格(voxel),并在每个方格内记录其到最近表面的距离和该距离的符号。距离为负表示该点在表面内部,距离为正表示该点在表面外部,距离为0表示该点在表面上。通过...
TSDF算法原理主要包括以下几点：基本概念：TSDF算法是三维重建中的关键概念，通过构建由无数三维体素组成的模型来实现重建。每个体素包含tsdf值和RGB颜色信息，对应物理空间中的一个立方体。体素构建与坐标系转换：首先对物体构建包围盒，并将包围盒划分为多个体素。通过体素坐标系和物理坐标系的转换，构建起...
TSDF算法，一个三维重建中的关键概念，就像“我的世界”中的小格子模型，由无数三维体素组成，每个体素包含tsdf值和RGB颜色信息。每个体素对应物理空间中的一个立方体，通过体素坐标系和物理坐标系的转换，构建起整个模型。计算步骤中，首先对物体构建包围盒并划分体素，通过GPU并行处理每个体素的tsdf值。
用dist=depth_diff/trunc_marin去加权更新tsdf网格。 ps:tsdf网格是和2中划分的长方体一样的,每个顶点存放的是dist的加权和。(TSDF主要获得差值+权重) 4.找等值面 用marching cubes算法在tsdf网格中寻找dist加权和为0的等值面。就是物体表面。 更多《计算机视觉与图形学》知识,可关注下方公众号:...
1. 数据获取,TSDF算法通常使用深度相机或其他传感器来获取三维环境的深度信息。这些深度信息可以表示为点云数据或者深度图像。 2. 网格初始化,首先,算法会初始化一个三维网格,将整个三维空间划分为小的体素(voxel)单元。每个体素单元包含一个距离值和一个权重值。 3. 更新TSDF,对于每个新的深度观测,算法会将其转换...
TSDF 算法我们分为一下这3部分: 准备工作 计算当前帧的TSDF值以及权重 当前帧与全局融合结果进行融合 1. 准备工作 建立长方体包围盒,能够完全包围要重建的物体。 划分网格体素,对包围盒尽心划分n等分,体素的大小取决于包围盒和划分体素的数目决定。我们将整个空间的体素全部存入GPU运算,每个线程处理一条(x,y)。即...
TSDF算法 查看原文 传统的三维重建+深度学习的三维重建 reference: https://zhuanlan.zhihu.com/p/114047559 (1)传统的三维重建技术(2)基于深度学习的三维重建算法研究主要有三种: 在传统三维重建算法中引入深度学习方法进行改进; 深度学习重建算法和传统三维重建算法进行融合,优势互补; 模仿动物视觉,直接利用深度学习...