面向大规模三维重建的快速鲁棒集束调整算法

发布时间：2018-04-16 16:13

  本文选题：集束调整 + 三维重建　； 参考：《计算机辅助设计与图形学学报》2017年07期

【摘要】：集束调整是运动推断结构的核心,针对现有算法在大规模场景下易受外点影响,空间占用率过高和效率较低问题,提出一种快速鲁棒的集束调整(fast and robust bundle adjustment,FRBA)算法.首先,为了避免外点(outliers)的影响,采用Cauchy损失降低外点的权重,提高算法精度.其次,充分利用运动推断结构中三维点与摄像机之间的稀疏性对大规模集束调整进行稀疏分解,降低内存空间的使用.最后,根据稀疏分解后矩阵的固有特性,采用快速矩阵分解法求解正态方程的解.在合成数据集、BAL数据集和真实图像数据集上对FRBA算法进行测试,并与现有经典算法进行比较.实验结果表明无论在时间效率还是精度上,FRBA算法均处于领先位置.
[Abstract]:Cluster adjustment is the core of motion inference structure. In view of the problem that the existing algorithms are vulnerable to the influence of the outer point, the space occupancy rate is too high and the efficiency is low, a fast and robust fast and robust bundle adjustment (FRBA) algorithm is proposed.Firstly, in order to avoid the influence of outliers, Cauchy loss is used to reduce the weight of the outpoint and improve the accuracy of the algorithm.Secondly, using the sparsity between the 3D points and the camera in the motion inference structure, the large scale cluster adjustment can be sparse decomposed to reduce the use of memory space.Finally, according to the inherent properties of sparse decomposition matrix, the fast matrix decomposition method is used to solve the solution of normal equation.The FRBA algorithm is tested on the synthetic data set and the real image data set, and compared with the existing classical algorithms.The experimental results show that the FRBA algorithm is in the leading position in both time efficiency and precision.
【作者单位】： 合肥工业大学计算机与信息学院;
【基金】：国家自然科学基金(61305093,61370167) 国家科技支撑计划子课题(2012BAJ08B01)
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1759666