快速三维点云重建算法的研究

发布时间：2017-12-06 21:08

  本文关键词：快速三维点云重建算法的研究

  更多相关文章： 三维点云重建 即时定位地图建构 立体视觉匹配 实时性

【摘要】：三维点云重建是指利用相机、激光等硬件,直接或间接的获取相对于硬件的景深数据,最终通过点云拼接等技术,来恢复物理场景或者物体模型的三维点云结构。本文提出了一种用单目相机实时地重建三维点云的方法,其中相机在空间中的位置与朝向的跟踪,本文用基于单目视觉的即时定位与地图建构(MonoSLAM)算法来解决。本文中基于单目视觉的SLAM算法主要包括初始化、特征跟踪、重定位、局部优化、深度更新与传递以及闭环优化。首先在初始化部分,本文采用的初始优化策略,可以使初始时刻的空间尺度得以固定,并为初始状态的深度更新与传递提供了技术保障。在局部图优化模块,本文使用了一些优化策略,来提高相机的跟踪精度并且使得深度更新成为可能。同样为降低深度更新与传递线程的计算代价,本文还提出了深度更新与传递中对新像素点的深度更新策略,并且为保证深度更新的顺利进行,本文在进行特征跟踪时先进行了图像的去畸变操作,另外还着重说明了本文中深度更新与传递模块的数据交互方式。为了和深度更新与传递方法形成实验对比,本文对半全局立体匹配算法(SGM),进行了局部修改与代码实现,并在算法实现的过程中综合考虑了各种加速技巧,现已将算法的源码上传到GitHub。最后,通过对比实验具体地分析了本文算法中的三维点云重建效果、效率以及位姿的定位精度等,最终证实了本文算法可以实时地进行半稠密三维点云重建且还具有较高的定位精度。
【学位授予单位】：北方工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1259954