计算机视觉方向简介(四) | 深度相机室内实时稠密三维重建

本文介绍了室内场景稠密三维重建技术,特别是利用深度相机进行实时重建的方法。通过算法如BundleFusion,实现从RGB-D数据流到精确三维模型的转换,应用于增强现实、室内导航等领域。文章探讨了技术的发展历程、基本原理,包括稀疏-密集匹配、分层局部-全局优化,并展示了优秀的重建效果。尽管存在噪音和局部误匹配问题,但该技术仍有广阔的应用前景和优化空间。

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

本文首发于公众号:计算机视觉life。原文链接点这里

有什么用?

室内场景的稠密三维重建目前是一个非常热的研究领域,其目的是使用消费级相机(本文特指深度相机)对室内场景进行扫描,自动生成一个精确完整的三维模型,这里所说的室内可以是一个区域,一个房间,甚至是一整栋房屋。此外,该领域注重(一般是GPU上)实时重建,也就是一边扫描就可以一边查看当前重建的结果。如下所示。
这里写图片描述

主要的应用包括室内的增强现实游戏、机器人室内导航、AR家具展示等。

这里写图片描述

什么原理?

在介绍原理前,先简单了解一下历史发展。

1、发展历史

在消费级深度相机出现之前,想要采用普通相机实现实时稠密三维重建比较困难。微软2010年发布了Kinect之后,基于深度相机的稠密三维重建掀起了研究热潮。早期比较有代表性的工作是2011年微软的Newcombe(单目稠密重建算法DTAM 的作者)、Davison等大牛发表在SIGGRAPH上的KinectFusion算法,算是该领域的开山之作。Kine

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