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三维重建系统下的特征点处理与位姿恢复优化算法

Submit Time: 2018-09-12
Author: 徐建鹏 1 ; 卜凡亮 1 ;
Institute: 1.中国人民公安大学 信息技术与网络安全学院;

Abstracts

如何提高特征点检测与匹配结果的精度,更好地优化相机位姿恢复结果,是提高三维重建整体效率的关键因素之一。基于SIFT算法原理,构建了一个全新的算法框架,该算法使用FCN(fully convolutional networks,全卷积神经网络)神经网络和BP(back propagation,反向传播)神经网络,综合考虑图像主目标的语义分割、图像灰度共生矩阵等方面的影响,实现了自适应的特征点检测范围、数量调整,并在特征点匹配阶段利用相机位姿偏移稳定性剔除误匹配,同时采用基于图优化的方法对位姿恢复结果进行非线性优化,得到了更加精确相机位姿。最后与现有的主流算法进行分析比对,实验结果验证了该算法的有效性,提高了特征点检测的场景自适应程度与特征点匹配、位姿恢复的精度,实现了更加高效的三维重建。
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Journal:计算机应用研究
Recommended references: 徐建鹏,卜凡亮.(2018).三维重建系统下的特征点处理与位姿恢复优化算法.计算机应用研究.[ChinaXiv:201809.00061] (Click&Copy)
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[V1] 2018-09-12 14:24:03 chinaXiv:201809.00061V1 Download
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