三维重建系统下的特征点处理与位姿恢复优化算法
Feature point processing and position recovery optimization algorithm in 3D reconstruction system
中国人民公安大学 信息技术与网络安全学院, 北京 100038
摘要
基于SIFT算法原理，构建了一个全新的算法框架。使用FCN（fully convolutional networks，全卷积神经网络）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，得到了更加精确的相机位姿。最后与现有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。
基金项目
北京自然科学基金资助项目(4184099)
中国人民公安大学基础科研经费资助项目(2016JKF01316)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.05.0359
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第10期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3196-3200
文章编号: 1001-3695(2019)10-071-3196-05
发布历史
引用本文
徐建鹏, 卜凡亮. 三维重建系统下的特征点处理与位姿恢复优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (10): 3196-3200. (Xu Jianpeng, Bu Fanliang. Feature point processing and position recovery optimization algorithm in 3D reconstruction system [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (10): 3196-3200. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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