HVOFusion：使用混合体素八叉树的增量式网格重建
机器人学
2024-04-30 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
增量式场景重建对于机器人导航至关重要。大多数传统方法通常使用 TSDF（截断符号距离函数）体积或神经网络来隐式表示表面。由于体素表示或涉及耗时的采样，它们在平衡速度、内存存储和表面质量方面存在困难。在本文中，我们提出了一种新颖的混合体素-八叉树方法，以有效地融合八叉树与体素结构，从而能够同时利用隐式表面和显式三角网格表示的优势。这种稀疏结构在叶节点中保留三角面，并顺序生成部分网格以进行增量式重建。这种存储方案允许我们在显式 3D 空间中自然地优化网格，以实现更高的表面质量。我们通过优化着色模型，迭代地将网格变形到目标并恢复顶点颜色。在几个数据集上的实验结果表明，我们提出的方法能够快速、准确地重建具有逼真颜色的场景。
引用
@article{arxiv.2404.17974,
title = {HVOFusion: Incremental Mesh Reconstruction Using Hybrid Voxel Octree},
author = {Shaofan Liu and Junbo Chen and Jianke Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.17974},
year = {2024}
}