大势智慧欢迎来电 三维集群建模

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2022-12-19 15:31:46
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SDF值等于此体素到重建表面的zui小距离值。当SDF值大于零,表示该体素在表面前;当SDF小于零时,表示该体素在表面后;当SDF值越接近于零,表示该体素越贴近于场景的真实表面。KinectFusion技术虽然对场景的重建具有gao效实时的性能,但是其可重建的空间范围却较小,主要体现在消耗了极大的空间用来存取数目繁多的体素。

为了解决体素占用大量空间的问题,Curless等人提出了TSDF (Truncated Signed Distance Field,截断符号距离场)算法,该方法只存储距真实表面较近的数层体素,三维集群建模,而非所有体素。因此能够大幅降低KinectFusion的内存消耗,减少模型冗余点。













在计算机视觉中, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识. 而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易, 其方法是先对摄像机进行标定, 即计算出摄像机的图象坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息。常规的3D shape representation有以下四种:深度图(depth)、点云(point cloud)、体素(voxel)、网格(mesh)。


在计算机内生成物体三维表示主要有两类方法。一类是使用几何建模软件通过人机交互生成人为控制下的物体三维几何模型,另一类是通过一定的手段获取真实物体的几何形状。前者实现技术已经十分成熟,现有若干软件支持,比如:3DMAX、Maya、AutoCAD、UG等等,它们一般使用具有数学表达式的曲线曲面表示几何形状。后者一般称为三维重建过程,三维重建是指利用二维投影恢复物体三维信息(形状等)的数学过程和计算机技术,包括数据获取、预处理、点云拼接和特征分析等步骤。







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