基于 6D RGB-D 里程计与 KinectFusion 的室内空间一致重建联合方法
计算机视觉与模式识别
2023-01-02 v1 多媒体
摘要
我们提出一种 6D RGB-D 里程计方法，通过在 RGB 与深度图像平面上均进行关键点提取与特征匹配，求取连续 RGB-D 帧间的相对相机位姿。进而，我们将估计的位姿输入高精度的 KinectFusion 算法，该算法利用快速 ICP（Iterative Closest Point，迭代最近点）微调帧间相对位姿并将深度数据融合为全局隐式表面。我们在 Sturm 等人公开可用的 RGB-D SLAM 基准数据集上评估了我们的方法。实验结果表明，仅基于视觉里程计与 KinectFusion 的所提重建方法优于最先进的 RGB-D SLAM 系统精度。此外，我们的算法无需任何后处理步骤即可输出即用多边形网格（非常适于创建 3D 虚拟世界）。
引用
@article{arxiv.2212.14772,
title = {A Combined Approach Toward Consistent Reconstructions of Indoor Spaces Based on 6D RGB-D Odometry and KinectFusion},
author = {Nadia Figueroa and Haiwei Dong and Abdulmotaleb El Saddik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.14772},
year = {2023}
}