LBurst：面向低光环境 3D 重建的基于学习的机器人脉冲特征提取

无人机在空中摄影、制图和灾后恢复领域取得了巨大进展。然而，在低光条件下部署无人机受限于其 onboard 摄像机产生的图像质量。本文提出一种学习架构，通过寻找脉冲序列中的特征来提高低光环境下的 3D 重建质量。我们的方法通过检测和描述低信噪比图像中的高质量真实特征和较少误导特征来增强视觉重建。在我们的方法能够处理毫勒光照下的挑战场景方面具有显著优势，为无人机在夜间及极端低光应用（如地下采矿和搜救）的部署提供了重要一步。