采用去抖动模糊算法的稠密三维重建

针对无人机在航拍大场景对象进行三维重建时因抖动产生的图像模糊现象,以及二维图像序列经运动恢复结构SFM后得到的点云较为稀疏,可视化差等不足,采用去抖动模糊算法恢复模糊图像的原始图像信息,然后在运动恢复结构的基础上进行基于点云的稠密三维重建,最后对稠密重建后的点云进行泊松表面重建以得到表面致密、均匀的三维模型。实验结果表明,去抖动模糊算法可以有效地提高图像的质量,大场景对象经过基于点云的稠密三维重建后得到的重建效果逼真,可视化强。     

基于动态物体特征点去除的视觉里程计算法

存在运动物体的场景中,传统立体视觉里程计定位误差大,系统鲁棒性低。为了有效解决此问题,提出了一种基于动态物体检测与特征点去除的立体视觉里程计算法。利用二维稀疏光流法计算由相机运动带来的运动变换矩阵,然后利用变换矩阵对相机运动进行补偿。进一步地,采用了向前向后帧间差分方法进行运动物体检测,将场景中的动态物体和静态物体初步区分开来。将检测到的运动物体区域作为mask,去除动态物体上的部分特征点,然后利用静态点集继续优化变换矩阵,将动态物体影响不断减小,并将其应用于立体视觉里程计系统中。经TUM的RGBD数据集测试评估,提出的算法有效提高了动态场景下的视觉里程计定位精度。     

基于弱随机相机位姿图像的三维场景恢复

随着深度学习的快速发展,基于多视图的三维场景恢复研究和应用越来越广泛。许多研究者关注通过优化深度学习网络提高三维场景恢复效果,深度学习使用的训练数据集的相机位姿分布具有规范度高的内在特点。然而在实际应用中,普通用户拍摄目标场景时,相机位姿分布具有较大的随机性,难以保证获取到和训练数据集质量等同或接近的目标场景图像数据,从而影响恢复效果。为了缓解这一问题,该文提出了基于弱随机相机位姿图像的三维场景恢复方法,通过给用户提供目标场景拍摄建议,降低所获取目标场景图像相机位姿分布的随机性,提高场景的三维恢复效果。首先,用户在目标场景拍摄指导下,获得同一场景下不同视角的二维图像数据,然后通过SFM (Structure From Motion)恢复场景的三维稀疏点云和相机位姿,最后在MVS(Multi-View Stereo)网络模型中进行三维点云的稠密重建。实验结果表明,相比拍摄建议前,该方法有效降低了所获取目标场景图像相机位姿分布的随机性,三维场景恢复成功率提高了52.95%。     

基于运动目标三维轨迹重建的视频序列同步算法

提出一种利用运动目标三维轨迹重建的视频时域同步算法.待同步的视频序列由不同相机在同一场景中同时拍摄得到,对场景及相机运动不做限制性约束.假设每帧图像的相机投影矩阵已知,首先基于离散余弦变换基重建运动目标的三维轨迹.然后提出一种基于轨迹基系数矩阵的秩约束,用于衡量不同序列子段间的空间时间对准程度.最后构建代价矩阵,并利用基于图的方法实现视频间的非线性时域同步.我们不依赖已知的点对应关系,不同视频中的跟踪点甚至可以对应不同的三维点,只要它们之间满足以下假设:观测序列中跟踪点对应的三维点,其空间位置可以用参考序列中所有跟踪点对应的三维点集的子集的线性组合描述,且该线性关系维持不变.与多数现有方法要求特征点跟踪持续整个图像序列不同,本文方法可以利用长短不一的图像点轨迹.本文在仿真数据和真实数据集上验证了提出方法的鲁棒性和性能.     

面向室内动态环境的半直接法RGB-D SLAM算法

为了解决室内动态环境下移动机器人的准确定位问题,提出了一种融合运动检测算法的半直接法RGB-D视觉SLAM(同时定位与地图创建)算法,它由运动检测、相机位姿估计、基于TSDF (truncated signed distance function)模型的稠密地图构建3个步骤组成.首先,通过最小化图像光度误差,利用稀疏图像对齐算法实现对相机位姿的初步估计.然后,使用视觉里程计的位姿估计对图像进行运动补偿,建立基于图像块实时更新的高斯模型,依据方差变化分割出图像中的运动物体,进而剔除投影在图像运动区域的局部地图点,通过最小化重投影误差对相机位姿进行进一步优化,提升相机位姿估计精度.最后,使用相机位姿和RGB-D相机图像信息构建TSDF稠密地图,利用图像运动检测结果和地图体素块的颜色变化,完成地图在动态环境下的实时更新.实验结果表明,在室内动态环境下,本文算法能够有效提高相机位姿估计精度,实现稠密地图的实时更新,在提升系统鲁棒性的同时也提升了环境重构的准确性.     

一种基于主动视觉的三维结构恢复和直接欧氏重建算法

利用三正交平移运动, 提出了一种三维结构恢复和直接欧氏重建新算法. 算法仅需利用主动视觉平台控制相机作一组三正交平移运动, 然后通过图像对应点和平移运动的距离就可以恢复平面结构信息和进行欧氏重建. 并且无需假定相机畸变因子为零. 算法计算过程中无需求解相机的内参数, 也无需进行分层重构, 它是一种直接的欧氏重建算法, 避免了传统算法中的相机标定、仿射重建等两大难题, 并且计算过程完全线性化, 简单实用. 最后用模拟实验和真实图像实验对算法进行验证, 实验结果表明了算法的有效性和准确性.     

相似场景下基于局部地图的激光SLAM前端算法改进

在走廊、隧道等相似场景下,传统激光SLAM（同步定位与地图创建）算法由于观测数据的相似性,算法性能将严重劣化,甚至完全失效。为解决该问题,本文在hdl_graph_slam算法的基础上,首先基于匀速运动假设改进了运动预测模型,获得了更准确的初始位姿估计;然后通过引入局部地图概念实现点云的稠密化,改善了相似场景下前端里程计的性能。在室内实验中,场景的还原度达到了99.54%,较改进前提高了57.25%;在室外实验中,里程计漂移由原先的111.62\m降至7.65\m。实验结果表明,提出的算法在室内和室外的相似场景中均能带来显著的性能提升。     

基于改进SFM的三维重建算法研究

针对现有运动恢复结构算法重建模型存在点云稀疏等问题,提出一种利用不同匹配数据进行模型重建的算法。首先通过对比上下文直方图(CCH)生成匹配数据,利用M估计抽样一致(MSAC)估算图像基础矩阵,进而分解得到平移和旋转矩阵,并根据相机内参计算投影矩阵,然后利用KLT匹配算法更新匹配数据,最后三角化生成三维点云。该算法匹配精度高,图像基础矩阵易于收敛,通过位移实现特征点匹配,弥补了图像低频区域匹配数据不足的缺陷。实验结果表明,与现有算法相比,该算法生成的点云更致密;在真实环境下,该算法可用于物体三维重建。     

集成RGB-D语义分割网络的室内语义地图构建

针对传统视觉SLAM准确度低、实时性差、缺乏语义的问题,提出一种全新的RGB-D语义分割网络,利用室内场景中受光照等条件影响较小的深度信息来提高分割的准确性,并且设计了轻量级多尺度残差模块（MRAM）和空间金字塔池化模块（ASPP）来轻量化分割网络、提高分割的精度。首先输入的图像序列进入ORB-SLAM2网络进行关键帧筛选,之后关键帧送入语义分割网络得到二维语义标签,再将二维语义信息映射到三维点云空间,最后使用贝叶斯算法更新三维地图得到全局一致的三维点云语义地图。实验采用NYUv2数据集验证语义分割网络性能,采用TUM数据集构建点云语义地图,结果表明,提出的语义分割网络性能和速度优于现有的模型,且此语义分割网络与视觉SLAM相结合可以满足高精度、实时的稠密三维语义点云地图构建要求。     

机器人SLAM的特征点实时提取改进

为解决传统机器人SLAM在复杂场景下难以保持实时性和稳定性的问题,提出一种对ORB(orientedFASTand rotated BREIEF)特征点过于密集的改进方法,对前端视觉里程计以及SLAM后端进行优化。前端利用划分像素结合四叉树完成特征提取,对像素进行划分提高部分区域提取到特征点的概率,四叉树方法对特征点进行均匀分配提取。RANSAC组合EPNP+ICP的方式减少求解相机运动的误差,基于词袋模型和G2O进行闭环检测和图优化,生成轨迹一致的全局点云地图。将传统的算法和改进的算法在TUM数据集下进行实验对比,实验结果表明,改进后算法的实时性和稳定性明显提高。     

基于半直接法SLAM的大场景稠密三维重建系统

当前三维重建系统大多基于特征点法和直接法的同时定位与地图重建(SLAM)系统,特征点法SLAM难以在特征点缺失的地方具有较好的重建结果,直接法SLAM在相机运动过快时难以进行位姿估计,从而造成重建效果不理想.针对上述问题,文中提出基于半直接法SLAM的大场景稠密三维重建系统.通过深度相机(RGB-D相机)扫描,在特征点丰富的区域使用特征点法进行相机位姿估计,在特征点缺失区域使用直接法进行位姿估计,减小光度误差,优化相机位姿.然后使用优化后较准确的相机位姿进行地图构建,采用面元模型,应用构建变形图的方法进行点云的位姿估计和融合,最终获得较理想的三维重建模型.实验表明,文中系统可适用于各个场合的三维重建,得到较理想的三维重建模型.     

基于目标检测的室内动态场景定位与建图

针对室内场景中动态对象严重影响相机位姿估计准确性的问题,提出一种基于目标检测的室内动态场景同步定位与地图构建（SLAM）系统。当相机捕获图像后,首先,利用YOLOv4目标检测网络检测环境中的动态对象,并生成对应边界框的掩膜区域;然后,提取图像中的ORB特征点,并将掩膜区域内部的特征点剔除掉;同时结合GMS算法进一步剔除误匹配,并仅利用剩余静态特征点来估计相机位姿;最后,完成滤除动态对象的静态稠密点云地图和八叉树地图的构建。在TUM RGB-D公开数据集上进行的多次对比测试的结果表明,相对于ORB-SLAM2系统、GCNv2_SLAM系统和YOLOv4+ORB-SLAM2系统,所提系统在绝对轨迹误差（ATE）和相对位姿误差（RPE）上有明显的降低,说明该系统能够显著提高室内动态环境中相机位姿估计的准确性。     

3D Reconstruction of Indoor Scenes via Image Registration

With the development of computer vision technologies, 3D reconstruction has become a hotspot. At present, 3D reconstruction relies heavily on expensive equipment and has poor real-time performance. In this paper, we aim at solving the problem of 3D reconstruction of an indoor scene with large vertical span. In this paper, we propose a novel approach for 3D reconstruction of indoor scenes with only a Kinect. Firstly, this method uses a Kinect sensor to get color images and depth images of an indoor scene. Secondly, the combination of scale-invariant feature transform and random sample consensus algorithm is used to determine the transformation matrix of adjacent frames, which can be seen as the initial value of iterative closest point (ICP). Thirdly, we establish the relative coordinate relation between pair-wise frames which are the initial point cloud data by using ICP. Finally, we achieve the 3D visual reconstruction model of indoor scene by the top-down image registration of point cloud data. This approach not only mitigates the sensor perspective restriction and achieves the indoor scene reconstruction of large vertical span, but also develops the fast algorithm of indoor scene reconstruction with large amount of cloud data. The experimental results show that the proposed algorithm has better accuracy, better reconstruction effect, and less running time for point cloud registration. In addition, the proposed method has great potential applied to 3D simultaneous location and mapping.     

基于4目阵列的计算机视觉三维重建算法

目前计算机视觉三维重建方法因需布置和标定摄像机环形拍摄场或者需要结构光而存在应用局限性问题,且算法不稳定。为此提出一种将摄像机阵列和图像配准有机结合的4目阵列重建算法,该算法不需要结构光和现场标定摄像机。经过基于包含光照和阴影的复杂室内仿真图像的实验表明,该方法能稳定有效地进行密集点云重建,且能克服现有重建方法的应用局限性与不稳定等缺陷。     

基于深度图像的三维场景重建系统

针对计算机图形学和视觉领域研究热点--三维场景重建,首先分析了 Kinect v2 (Kinect for Windows v2 sensor)获取深度图像的原理,说明深度图像噪声的来源。然后根据获取 深度图像的原理设计一种算法对点云采样范围进行裁剪。其次对点云离群点进行去除,填补点 云孔洞,以提高重建质量。常见的三维场景重建大都采用了 KinectFusion 的一个全局立方体方 案,但只能对小范围内的场景进行重建。对此设计了一种对大场景进行点云匹配的 ICP 算法。 最后对点云进行曲面重建,实现一套低成本、精确的针对大场景的三维重建系统。     

室内动态环境下基于网格分割与双地图耦合的RGB-D SLAM算法

为解决室内动态环境下现有RGB-D SLAM（同步定位与地图创建）系统定位精度低、建图效果差的问题,提出一种基于网格分割与双地图耦合的RGB-D SLAM算法。基于单应运动补偿与双向补偿光流法,根据几何连通性与深度图像聚类结果实现网格化运动分割,同时保证算法的快速性。利用静态区域内的特征点最小化重投影误差对相机进行位置估计。结合相机位姿、RGB-D图像、网格化运动分割图像,同时构建场景的稀疏点云地图和静态八叉树地图并进行耦合,在关键帧上使用基于网格分割和八叉树地图光线遍历的方法筛选静态地图点,更新稀疏点云地图,保障定位精度。公开数据集和实际动态场景中的实验结果都表明,本文算法能够有效提升室内动态场景中的相机位姿估计精度,实现场景静态八叉树地图的实时构建和更新。此外,本文算法能够实时运行在标准CPU硬件平台上,无需GPU等额外计算资源。     

基于kinect的改进RGB-D视觉里程计

针对RGB-D视觉里程计中kinect相机所捕获的图像深度区域缺失的问题,提出了一种基于PnP(perspective-n-point)和ICP(iterative closest point)的融合优化算法。传统ICP算法迭代相机位姿时由于深度缺失,经常出现特征点丢失导致算法无法收敛或误差过大。本算法通过对特征点的深度值判定,建立BA优化模型,并利用g2o求解器进行特征点与相机位姿的优化。实验证明了该方法的有效性,提高了相机位姿估计的精度及算法的收敛成功率,从而提高了RGB-D视觉里程计的精确性和鲁棒性。     

基于动态区域剔除的RGB-D视觉SLAM算法

针对动态场景下视觉SLAM(simultaneous localization and mapping)算法易受运动特征点影响,从而导致位姿估计准确度低、鲁棒性差的问题,提出了一种基于动态区域剔除的RGB-D视觉SLAM算法。首先借助语义信息,识别出属于移动对象的特征点,并借助相机的深度信息利用多视图几何检测特征点在此时是否保持静止;然后使用从静态对象提取的特征点和从可移动对象导出的静态特征点来微调相机姿态估计,以此实现系统在动态场景中准确而鲁棒的运行;最后利用TUM数据集中的动态室内场景进行了实验验证。实验表明,在室内动态环境中,所提算法能够有效提高相机的位姿估计精度,实现动态环境中的地图更新,在提升系统鲁棒性的同时也提高了地图构建的准确性。