KinFu及其ICP、TSDF、Raycast理解

参考链接：

kinect fusion 3D重建基本算法

Kinect Fusion 算法浅析：精巧中带坑

The Basics of GPU Voxelization

Pre-work

在进行下面的处理处理之前，kinectFusion实际还对原始的深度信息进行了一定的降噪平滑，采用双边滤波（Bilateral filtering），在保留边缘的基础上进行平滑，是个可以接受的选择。

Depth Map Conversion

​ 主要由原先的图像点u=(x,y)，以及深度值D(u)，求得每个点的法向量n(u)。根据相机的内部矩阵，将图像2D坐标转化为相机原点坐标系的3D点。其重点是，如何从raw depth 计算出 vertex和normal？

​ 已知的raw depth可以认为是一个2.5D 的信息，即由像素u的坐标x、y和对应深度${\mathbf{D}}_i(\mathbf{u})$来组成。在相机校准后已经可以获得相机的焦距， 光心，扭曲参数以及相机变化矩阵（world->camera），所以我们可以通过back project的方法${\mathbf{v}}_i(\mathbf{u})={\mathbf{D}}_i(\mathbf{u}){\mathbf{K}}^{-1}[\mathbf{u},1]$来获得在camera space下的三维点 ${\mathbf{v}}_i(\mathbf{u})$，并且根据深度图上的相邻像素来计算出每个点的normal ${\mathbf{n}}_i(\mathbf{u})=({\mathbf{v}}_i(x+1,y)-{\mathbf{v}}^{}$