典型文献
融合二维图像和三维点云的相机位姿估计
文献摘要：
为了准确地在特定三维真实环境中,通过单目相机获取的RGB图像来估计相机的六自由度位姿,本文结合已知的二维图像及三维点云信息,提出了基于稠密场景回归的多阶段相机位姿估计方法.首先,将深度图像信息与传统运动结构恢复(Structure From Motion,SFM)算法相结合,构建单目相机位姿估计数据集;其次,本文首次将深度图像检索引入2D-3D匹配点的构建当中,通过所提的位姿优化函数对位姿解算加以优化,提出多阶段相机位姿估计方法;最后为提升位姿估计的性能,将ResNet网络结构用于图像的稠密场景坐标回归,使得所提方法的位姿估计精度大幅度提升.实验结果表明:对于给定的位姿误差阈值5 cm/5°,在公开数据集7scenes下的位姿估计准确率均值为82.7％,在自建数据集下的准确率为94.8％.与现有的其他相机位姿估计算法相比,本文所提方法不论在自建数据集还是公开数据集下的位姿估计精度均有提升.
文献关键词：
相机位姿估计;三维点云;特征匹配;场景回归
中图分类号：
作者姓名：
周佳乐;朱兵;吴芝路
作者机构：
哈尔滨工业大学电子与信息工程学院,黑龙江哈尔滨150001
文献出处：
引用格式：
[1]周佳乐;朱兵;吴芝路-.融合二维图像和三维点云的相机位姿估计)[J].光学精密工程,2022(22):2901-2912
A类：
场景回归,7scenes
B类：
二维图像,三维点云,相机位姿估计,真实环境,单目相机,RGB,六自由度,稠密,多阶段,估计方法,深度图像,图像信息,传统运动,运动结构恢复,Structure,From,Motion,SFM,估计数,图像检索,索引,2D,过所,位姿优化,优化函数,位姿解算,ResNet,位姿估计精度,位姿误差,公开数据集,自建数据集,估计算法,特征匹配
AB值：
0.286175
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
