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来源:2592作者:2021/11/13 19:14:00







三维深度信息的配准按不同的图像输入条件与重建输出需求被分为:粗糙配准、精细配准和全局配准等三类方法。粗糙配准研究的是多帧从不同角度采集的深度图像。首先提取两帧图像之间的特征点,这种特征点可以是直线、拐点、曲线曲率等显式特征,也可以是自定义的符号、旋转图形、轴心等类型的特征。随后根据特征方程实现初步的配准。粗糙配准后的点云和目标点云将处于同一尺度(像素采样间隔)与参考坐标系内,通过自动记录坐标,得到粗匹配初始值。









全局配准是使用整幅图像直接计算转换矩阵。通过对两帧精细配准结果,按照一定的顺序或一次性的进行多帧图像的配准。这两种配准方式分别称为序列配准(Sequential Registration)和同步配准(Simultaneous Registration)。

配准过程中,匹配误差被均匀的分散到各个视角的多帧图像中,达到削减多次迭代引起的累积误差的效果。值得注意的是,虽然全局配准可以减小误差,但是其消耗了较大的内存存储空间,大幅度提升了算法的时间复杂度。








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三维重建的分类根据采集设备是否主动发射测量信号,分为两类:基于主动视觉理论和基于被动视觉的三维重建方法。

主动视觉三维重建方法:主要包括结构光法和激光扫描法。

被动视觉三维重建方法:被动视觉只使用摄像机采集三维场景得到其投影的二维图像,根据图像的纹理分布等信息恢复深度信息,进而实现三维重建。



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