文件名称:
BundleFusion-master
开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2017-12-19
详细说明： 实时全局一致的3D重建，使用动态表面重新整合技术实时，高品质，大尺寸场景的3D扫描是混合现实和机器人应用的关键。然而，可扩展性带来了姿态估计漂移的挑战，在累积模型中引入了显着的错误。方法通常需要几个小时的离线处理来全局纠正模型错误。最近的在线方法证明了令人信服的结果，但遭受以下缺点：（1）需要几分钟的时间才能执行在线修正，影响了真正的实时使用; （2）脆弱的帧到帧（或帧到模型）姿态估计导致许多跟踪失败;或（3）仅支持非结构化的基于点的表示，这限制了扫描质量和适用性。我们通过一个新颖的，实时的端对端重建框架来系统地解决这 些问题。其核心是强大的姿态估计策略，通过考虑具有高效分层方法的RGB-D输入的完整历史，针对全局摄像机姿态优化每帧。我们消除了对时间跟踪的严重依赖，并且不断地将其定位到全局优化的帧。我们提出了一个可并行化的优化框架，它采用基于稀疏特征和密集几何和光度匹配的对应关系。我们的方法估计全局最优化（即，束调整的姿势）实时，支持从总跟踪故障（即重新定位）恢复的鲁棒跟踪，并实时重新估计3D模型以确保全局一致性;都在一个框架内。我们优于最先进的在线系统，质量与离线方法相同，但速度和扫描速度前所未有。我们的框架导致尽可能简单的扫描，使用方便和高质量的结果。 ...展开收缩
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