预测用于 3D 网格细化的下一最佳视角
计算机视觉与模式识别
2018-05-17 v1 机器人学
摘要
3D 重建是机器人导航或场地巡检等许多应用中的核心任务。寻找捕获场景部分的最佳位姿是最具挑战性的课题之一，被称为下一最佳视角（Next Best View）。近来提出了许多体素方法；它们通过在 3D 体素化空间上推理并寻找使编码在体素中的不确定性最小的位姿来选择下一最佳视角。这类方法有效，但可扩展性不佳，因为其底层表示需要大量内存。本文提出一种新颖的基于网格的方法，聚焦于环境网格中重建最差的区域。我们定义照片一致性指标来评估 3D 网格精度，并在网格最差区域上定义能量函数，该函数考虑相对于先前相机的相互视差、视线到表面的入射角以及区域可见性。我们在知名数据集上测试了该方法并取得了最先进的结果。
引用
@article{arxiv.1805.06207,
title = {Predicting the Next Best View for 3D Mesh Refinement},
author = {Luca Morreale and Andrea Romanoni and Matteo Matteucci},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.06207},
year = {2018}
}
备注
13 pages, 5 figures, to be published in IAS-15