BuFF：面向弱光约束三维重建的突发特征寻找器

使用常规视觉相机在夜间作业的机器人因受噪声限制的图像而在重建方面面临重大挑战。先前工作已表明突发成像技术可用于部分克服该问题。本文中，我们开发了一种直接作用于图像突发上的新型特征检测器，可在极弱光条件下增强基于视觉的重建。我们的方法通过联合在多尺度与多运动空间中搜索，在每个突发内找到具有明确尺度与视在运动的关键点。由于我们在图像具有较高信噪比的阶段描述这些特征，所检测特征比基于常规噪声图像与突发融合图像的最先进方法更准确，并展现出高精度、高召回率与匹配性能。我们展示了改进的特征性能与相机位姿估计，并证明在挑战性弱光场景中利用我们的特征检测器可改进运动恢复结构性能。我们的特征寻找器为机器人在弱光场景及包括夜间作业在内的应用提供了重要一步。