读懂TSDF(Truncated Signed Distance Function)

本文详述了三维重建过程中,如何利用深度图像数据和ICP配准,将体素从全局坐标系转换至相机坐标系,再通过相机内参矩阵转换至图像坐标系。对比深度图像与体素距离,更新体素距离值和权重,实现精确的物体表面重建。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1、获取体素在全局坐标系下的坐标(x,y,z),根据ICP配准得到的变换矩阵,将体素的坐标从全局坐标系转换到相机坐标系;
2、根据相机的内参矩阵,转换到图像坐标系,得到体素所在的图像坐标(u,v);
3、如果第i帧深度图像(u,v)处的深度值D(u,v)不为零,则比较D(u,v)与体素相机坐标V(x,y,z)中z的大小。如果D>z,说明体素距离相机近。反之同理。
4、根据3中的结果更新体素中距离值D和权重W



其中为当前帧立方体中该体素的权重,为上一帧立方体中该体素的权重。

max weight 为最大权重,设为1;
为当前帧体素到物体表面的距离,为上一帧体素到物体表面的距离。

为根据当前帧深度数据计算得到的全局数据立方体体素到物体表面体素的距离,V.z为体素在相机坐标系下的Z轴坐标,(u,v}表示当前帧深度图像(u,v)处的深度值。

max trunction min trunction为截断范围,范围的大小会影响重建结果的精细程度。

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值