黑暗无纹理环境下的神经主动运动恢复结构

主动三维测量，特别是结构光，因其对低光照下无纹理或等效表面的鲁棒性而被广泛应用于各个领域。此外，通过移动结构光系统重建大场景已变得流行，然而，由于大多数传统技术基于图像特征，在无纹理环境下无法获取这些特征，因此很少有实用的技术能够仅从图像中获取系统的精确位姿信息。在本文中，我们提出了一种针对结构光系统的同步形状重建和位姿估计技术，该技术基于一组观测到场景中稀疏投影图案（即无场景纹理信息）的图像，我们称之为主动运动恢复结构。为实现这一目标，我们提出了一个完整的体积形状优化框架，该框架采用面向结构光的神经有符号距离场，其目标不仅是重建场景形状，还包括估计系统每次运动的位姿。实验结果表明，所提出的方法能够从仅观测到投影图案的图像中实现精确的形状重建和位姿估计。