增量式多视角点云配准
计算机视觉与模式识别
2024-07-09 v1
摘要
在本文中，我们提出了一种新颖的多视角点云配准方法。与以往通常采用全局方案进行多视角配准的研究不同，我们建议采用增量式流水线，逐步将扫描对齐到规范坐标系。具体来说，受基于图像的三维重建启发，我们的方法首先通过扫描检索和几何验证构建一个稀疏的扫描图。然后，我们通过初始化、下一扫描选择和配准、轨迹创建与延续以及光束法平差来执行增量式配准。此外，对于无检测器匹配器，我们引入了一个轨迹细化过程。该过程主要构建一个粗略的多视角配准，并通过调整轨迹上关键点的位置来细化模型。实验表明，所提出的框架在三个基准数据集上优于现有的多视角配准方法。代码可在 https://github.com/Choyaa/IncreMVR 获取。
引用
@article{arxiv.2407.05021,
title = {Incremental Multiview Point Cloud Registration},
author = {Xiaoya Cheng and Yu Liu and Maojun Zhang and Shen Yan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.05021},
year = {2024}
}