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公开(公告)号:CN117765176A
公开(公告)日:2024-03-26
申请号:CN202311791445.1
申请日:2023-12-22
申请人: 中国人民解放军国防科技大学
摘要: 本申请涉及一种基于局部视锥的三维建模方法、装置和计算机设备。所述方法包括:获取相关图像的初始深度图;从相关图像相机取景方向往初始深度图发射一组光线,分别在各光线对应的初始深度的预设范围内采样,得到各光线上的若干个样本点;对于当前像素点,以其对应的光线为中心射线,在其周围发射一组邻近射线,构成视锥体;分别以中心射线上的各个样本点为基准,截取视锥体的垂直界面;根据当前垂直界面的像素矩阵筛选得到对应样本点的相关像素点,进而得到对应样本点的聚合特征;对于中心射线,提取其对应的邻近射线的特征,进而得到光线特征;根据光线特征、各样本点的聚合特征及候选深度值对目标进行建模。采用本方法能够使建模更准确和稳健。
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公开(公告)号:CN117765040A
公开(公告)日:2024-03-26
申请号:CN202311788415.5
申请日:2023-12-22
申请人: 中国人民解放军国防科技大学
摘要: 本发明提供一种无监督RGB‑D点云配准方法及设备,该方法包括:获取点云的几何信息和与所述点云对应的RGB图像的光度信息,将所述几何信息和所述光度信息进行融合,提取点云特征;基于所述点云特征建立点对应,得到点对应集合;对所述点对应集合进行过滤,得到有效子集,生成伪位姿;基于所述伪位姿对所述点云进行几何与光度再渲染,实现对网络模型的无监督训练。本发明能够实现准确的无监督RGB‑D点云配准,同时具有较强的跨数据集泛化性。
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