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RGBD融合明暗恢复形状的全视角三维重建技术研究

来源 :数据采集与处理 | 被引量 : 3次 | 上传用户：gulingling

【摘要】

：

为了高效、高精度、低成本地实现对物体的全视角三维重建,提出一种使用深度相机融合光照约束实现全视角三维重建的方法。该重建方法中,在进行单帧重建时采用RGBD深度图像融合明暗恢复形状(Shape from shading,SFS)的重建方法,即在原有的深度数据上加上额外的光照约束来优化深度值;在相邻两帧配准时,采用快速点特征直方图(Fast point feature histograms,FPFH)

【作者】

：

李健杨苏刘富强何斌

【机构】

：

陕西科技大学电子信息与人工智能学院,同济大学电气与信息工程学院

【出处】

：

数据采集与处理

【发表日期】

：

2020年01期

【关键词】

：

RGBD融合明暗恢复形状相机运动估计光束平差法 RGBD fusionshape from shadingcamera motion estimation

【基金项目】

：

国家重点研发计划(2018YFB1305300)资助项目,国家自然科学基金(61825303)资助项目

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为了高效、高精度、低成本地实现对物体的全视角三维重建,提出一种使用深度相机融合光照约束实现全视角三维重建的方法。该重建方法中,在进行单帧重建时采用RGBD深度图像融合明暗恢复形状(Shape from shading,SFS)的重建方法,即在原有的深度数据上加上额外的光照约束来优化深度值;在相邻两帧配准时,采用快速点特征直方图(Fast point feature histograms,FPFH)特征进行匹配并通过随机采样一致性(Random sample consensus,RANSAC)滤除错误

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