公开(公告)号：CN105654492A

公开(公告)日：2016-06-08

申请号：CN201511029299.4

申请日：2015-12-30

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 王宽全 ,  李兆歆 ,  左旺孟 ,  张磊

IPC: G06T7/00 ,  G06T17/30

CPC classification number: G06T17/30 ,  G06T2207/30244

Abstract: 基于消费级摄像头的鲁棒实时三维重建方法，本发明涉及基于消费级摄像头的鲁棒实时三维重建方法。本发明是要解决现有方法计算成本高，重建的模型不精确并且不完整的问题。一、在摄像头移动的过程中，基于摄像头当前的视频帧作为输入，估计每一视频帧在场景坐标系下的相机姿态：二、在视频帧中选择最佳的关键帧用于深度估计；三、采用快速鲁棒的深度估计算法估计每一视频帧的深度信息得到每一视频帧的深度图：四、将每一视频帧的深度图转换为截断符号距离场，在体素上并行地执行TSDF的加权平均，增量地融合每一视频帧的深度图，并通过Marching cubes算法构建三角网格表面。本发明应用于图像处理领域。

公开(公告)号：CN105654492B

公开(公告)日：2018-09-07

申请号：CN201511029299.4

申请日：2015-12-30

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 王宽全 ,  李兆歆 ,  左旺孟 ,  张磊

IPC: G06T7/55 ,  G06T17/30

Abstract: 基于消费级摄像头的鲁棒实时三维重建方法，本发明涉及基于消费级摄像头的鲁棒实时三维重建方法。本发明是要解决现有方法计算成本高，重建的模型不精确并且不完整的问题。一、在摄像头移动的过程中，基于摄像头当前的视频帧作为输入，估计每一视频帧在场景坐标系下的相机姿态：二、在视频帧中选择最佳的关键帧用于深度估计；三、采用快速鲁棒的深度估计算法估计每一视频帧的深度信息得到每一视频帧的深度图：四、将每一视频帧的深度图转换为截断符号距离场，在体素上并行地执行TSDF的加权平均，增量地融合每一视频帧的深度图，并通过Marching cubes算法构建三角网格表面。本发明应用于图像处理领域。