9、三维姿态估计与分割方法详解

三维姿态估计与分割方法详解

在三维场景重建领域，姿态估计和分割方法是关键的研究内容。这些方法不仅在工业质量检测中有着重要应用，还在医学成像、人机交互等多个领域发挥着重要作用。下面将详细介绍相关的姿态估计和分割方法。

1. 刚体姿态微调与模板生成

在姿态微调方面，系统会在“最佳”的模板匹配解决方案之间对姿态角度进行插值。以本系统为例，会选取 30 个最佳解决方案（$n_b = 30$）。这是因为在姿态估计场景中，这 30 个最佳解决方案的差异值通常不超过约 20%，所以它们都包含了大量关于姿态的有效信息。

在模板生成方面，很多应用会从真实世界的图像数据中生成模板。但在检测任务中，通常可以获取待检测对象的 CAD 模型。因此，可以使用开源软件 POVRAY 从 CAD 数据中生成逼真的二维模板，通过光线追踪技术模拟表面材料的属性和光照条件。对象的姿态由三个角度 $\varepsilon$（侧倾）、$\lambda$（俯仰）和 $\rho$（偏航）来定义。

2. 基于边缘的姿态估计技术

基于边缘的姿态估计技术在工业质量检测场景中会进行定量评估。此外，Kr¨uger（2007）提出了多目扩展方法，通过改变世界坐标中的自由度来模拟对象的外观，并为每个相机渲染图像，最终得到与各个相机图像拼接对应的多目图像。其模板匹配算法与单目变体类似，能够确定刚体的所有六个自由度。为了提高在杂乱背景下单目姿态估计的鲁棒性，边缘方法还会扩展为基于外观的单目姿态估计，利用几何、光偏振和散焦线索。

3. 非刚体和铰接对象的姿态估计

3.1 非刚体对象姿态估计方法概述

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