计算机辅助设计与图形学学报

作者：王超, 杨龙, 吴雪峰, 刘通, 耿楠, 张志毅

关键词：场景扫描, 稀疏序列融合, 相机运动轨迹优化, 几何特征匹配

针对场景扫描深度图数据量大、匹配误差累积导致重建结果漂移以及耗时高的问题, 提出一种场景级目标的稀疏序列融合三维扫描重建方法. 首先, 对深度图序列采样以筛选支撑深度图; 其次, 在支撑深度图子集上划分扫描片段, 各扫描片段内执行深度图匹配融合生成表面片段; 再次, 利用表面片段几何特征执行局部多片段间的连续迭代配准, 优化各扫描片段的相机位姿; 最后, 融合支撑深度图序列生成场景目标三维表面. 在消费级深度相机采集的深度图序列和 SceneNN 与 Stanford 3D Scene 这 2 个公开数据集上进行测试, 将稀疏序列融合与稠密序列融合方法进行比较. 实验结果表明, 该方法可将配准过程的均方根误差降低 16%~28%, 使用 8%~54%的数据量即可完成稀疏序列融合, 运行时间平均缩短 56%; 同时, 增强了扫描过程的有效性和鲁棒性, 显著地提高了扫描场景的重建质量.

来源：2023年第6期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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