本文關(guān)鍵詞：快速三維點云重建算法的研究

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【摘要】：三維點云重建是指利用相機、激光等硬件,直接或間接的獲取相對于硬件的景深數(shù)據(jù),最終通過點云拼接等技術(shù),來恢復(fù)物理場景或者物體模型的三維點云結(jié)構(gòu)。本文提出了一種用單目相機實時地重建三維點云的方法,其中相機在空間中的位置與朝向的跟蹤,本文用基于單目視覺的即時定位與地圖建構(gòu)(MonoSLAM)算法來解決。本文中基于單目視覺的SLAM算法主要包括初始化、特征跟蹤、重定位、局部優(yōu)化、深度更新與傳遞以及閉環(huán)優(yōu)化。首先在初始化部分,本文采用的初始優(yōu)化策略,可以使初始時刻的空間尺度得以固定,并為初始狀態(tài)的深度更新與傳遞提供了技術(shù)保障。在局部圖優(yōu)化模塊,本文使用了一些優(yōu)化策略,來提高相機的跟蹤精度并且使得深度更新成為可能。同樣為降低深度更新與傳遞線程的計算代價,本文還提出了深度更新與傳遞中對新像素點的深度更新策略,并且為保證深度更新的順利進行,本文在進行特征跟蹤時先進行了圖像的去畸變操作,另外還著重說明了本文中深度更新與傳遞模塊的數(shù)據(jù)交互方式。為了和深度更新與傳遞方法形成實驗對比,本文對半全局立體匹配算法(SGM),進行了局部修改與代碼實現(xiàn),并在算法實現(xiàn)的過程中綜合考慮了各種加速技巧,現(xiàn)已將算法的源碼上傳到GitHub。最后,通過對比實驗具體地分析了本文算法中的三維點云重建效果、效率以及位姿的定位精度等,最終證實了本文算法可以實時地進行半稠密三維點云重建且還具有較高的定位精度。
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1259954