基于RGB-D的室内场景实时三维重建算法

被引：34

作者：

胡正乙 ^{[1
,2
]}

谭庆昌 ^{[1
]}

孙秋成 ^{[3
]}

机构：

[1] 吉林大学机械科学与工程学院

[2] 长春汽车工业高等专科学校

[3] 长春师范大学

来源：

东北大学学报(自然科学版) | 2017年 / 12期

关键词：

RGB-D; 三维重建; 特征点深度约束; 特征点局部近邻约束; 实时性;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

针对基于视觉的室内场景三维重建过程中存在三维点云匹配不准确、过程耗时和深度信息部分缺失的问题,提出一种带有深度约束和局部近邻约束的基于RGB-D的室内场景实时三维重建算法.该算法首先利用RGB-D相机采集到的RGB图像做哈里斯角点检测,再用SURF特征点描述方法对检测到的特征点生成64维特征描述子.接着利用特征点集合的深度信息和局部近邻特征点信息作为约束,初步筛选出相邻帧间正确的匹配点对,再结合随机抽样一致性(RANSAC)算法去除外点,以此得到相机的姿态估计.最后利用RGB-D的深度图像,在图优化方法(g2o)的基础上生成三维点云,实现室内场景的三维重建.实验中,RGB-D摄像头装载在自主移动导航的小车上,实时重构的三维场景验证了所提算法的可行性和准确性.

引用

页码：1764 / 1768

页数：5