基于RGB-D图像序列的大场景三维重建方法研究

作者：张佳预; 贾同^*; 李文浩

来源：中国传媒大学学报(自然科学版), 2023, 30(01): 53-65.

DOI：10.16196/j.cnki.issn.1673-4793.2023.01.006

• 三维重建
• 特征匹配
• 点云配准

三维重建技术是计算机视觉领域研究的重点，广泛应用于自动驾驶、逆向工程、文物恢复、观演空间展示等领域。目前，对单物体的重建效果显著，但大场景信息复杂、特征杂乱，现有针对大场景的特征匹配算法和点云配准算法在计算效率和精度上仍存在一定的局限性。因此，本文基于RGB-D图像序列，首先采用了一种结合非极大值抑制的ORB特征提取方法，提出了基于KD树和优先队列相结合的匹配方式，然后构建了融合多元信息的关键帧筛选机制，实现了对局部场景稠密点云的实时生成。其次，提出了一种基于双重阈值约束点云精配准方法，在点云法向量夹角阈值约束的基础上，通过自适应距离阈值约束实现ICP算法中最近邻点对的搜索。最后，在真实大场景中进行实验分析，验证了本文算法的有效性。

• 单位
  东北大学