基于体素的三维重建的核心思想——A Volumetric Method for Building Complex Models from Range Images 阅读笔记

本文围绕基于体素的三维重建方法展开,提及1996年的‘鼻祖论文’。介绍了通过三角测量获取物体三角面片形式,但该方法重建效果一般。阐述了理想表面重建算法的特点,详细讲解了体素积分的基本定义、分维度讨论及等值面求解,最终需用Marching Cubes算法生成mesh结果。

前言

基于体素的三维重建方法,在重建效果,鲁棒性等都有自己的优势,也被很多热门的三维重建方法所使用,如BundleFusion、KinectFusion等。这篇于1996年发表的论文《A Volumetric Method for Building Complex Models from Range Images》,可以说是这一领域的“鼻祖论文”了,想从算法层面好好理解基于体素的三维重建,一定绕不开对这篇论文的学习。

在这里插入图片描述(更多示例见BundleFusion官网)

关键词:Cumulative Weighted Signed Distance Function,Isosurface

1. Introduction

这里提到了一个range image的概念,其实就可以理解为depth map深度图。

我们可以通过range image三角测量去获取到被探测物体的range surface,这个词我没有找到合适的中文翻译,但是看

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