LDL：用于全景定位的线距离函数
计算机视觉与模式识别
2023-08-29 v1
摘要
我们提出 LDL，一种利用线段将全景图定位到三维地图的快速鲁棒算法。LDL 关注场景中线的稀疏结构信息，其对光照变化具有鲁棒性，并有望实现高效计算。尽管先前基于线的定位方法往往牺牲精度或计算时间，我们的方法有效观测了全景图像与三维地图中线的整体分布。具体而言，LDL 将线的分布与二维和三维线距离函数进行匹配，这些函数进一步沿线的主方向分解以增强表达能力。距离函数通过比较分布信息提供粗位姿估计，随后利用常规局部特征匹配对位姿进行优化。由于我们的流程仅利用线几何与局部特征，无需耗费成本额外训练线特定特征或对应匹配。尽管如此，我们的方法在包含物体布局变化、光照偏移及大规模场景的挑战性情形下展现出鲁棒性能，同时实现毫秒级快速位姿搜索。因此我们期望该方法可作为基于线的定位的实用方案，并补充已成熟的点基范式。LDL 的代码可通过以下链接获取：https://github.com/82magnolia/panoramic-localization。
引用
@article{arxiv.2308.13989,
title = {LDL: Line Distance Functions for Panoramic Localization},
author = {Junho Kim and Changwoon Choi and Hojun Jang and Young Min Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.13989},
year = {2023}
}
备注
Accepted to ICCV 2023