【摘 要】
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视觉三维重建可以利用二维图像得到三维点云,还原物体的三维信息,这是许多三维应用中核心的一步。三维重建中,单目视觉法以其设备简单、成本低、使用灵活以及适用场景广泛等优点而深受学界与业界青睐。稀疏重建作为单目视觉法中基础的一步,是提升三维重建性能的方向之一。当前的稀疏重建中,都是单独用一种特征提取算法进行稀疏重建。因为每种特征提取算法所提取的特征有各自的优点,且目前没有任何一种特征提取算法能够很好地应
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视觉三维重建可以利用二维图像得到三维点云,还原物体的三维信息,这是许多三维应用中核心的一步。三维重建中,单目视觉法以其设备简单、成本低、使用灵活以及适用场景广泛等优点而深受学界与业界青睐。稀疏重建作为单目视觉法中基础的一步,是提升三维重建性能的方向之一。当前的稀疏重建中,都是单独用一种特征提取算法进行稀疏重建。因为每种特征提取算法所提取的特征有各自的优点,且目前没有任何一种特征提取算法能够很好地应对所有图像类型,所以本文在稀疏重建的特征提取与特征匹配阶段,融合多种特征提取算法,以获得更好的稀疏重建效果,故提出融合Superpoint与Disk的稀疏重建。主要工作如下:1、选取Superpoint与Disk作为被融合的特征提取算法,并统一使用特征匹配算法SuperGlue。因为没有Disk对应的预训练SuperGlue模型,所以在开源数据集MegaDepth上训练Disk+SuperGlue中的SuperGlue模型,最终在验证集上得到≈0.6。2、在基于训练的特征提取算法重建中,使用Hierarchical-Localization集成特征提取与特征匹配算法,并使用Colmap完成后续重建,即基于Hierarchical-Localization+Colmap的框架,实现自训练特征提取与特征匹配算法的稀疏重建。在实现Superpoint与Disk融合时,以Superpoint为主,Disk为辅,实现图像之间的特征匹配结果采用1:1叠加。3、用已实现的特征提取算法进行单独重建与融合后重建,并分别在公开数据集Tower of London和作者实习某大厂自建数据集上测试。在Tower of London上测试结果表明,在点云信息上,融合后的重建算法比单独重建可恢复更多的三维信息,故融合的重建能提升稀疏重建结果质量。在某大厂自建数据集测试结果表明,融合的稀疏重建成功率为58%,优于用Superpoint单独重建的52%成功率与用Disk单独重建的48%成功率。
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