本篇博客的主要目的是为了记录所读的有关于三维重建的文章,对每篇文章的insight进行简要的总结。

State of Art on 3D Reconstruction with RGB-D Cameras

该论文是发表在eurographics 欧洲计算机图形学协会2018上,对当前的RGB-D图像三维重建进行了一个综述整理。

这是明天的任务。


Underwater 3-D Scene Reconstruction Using Kinect v2 Based on Physical Models for Refraction and Time of Flight Correction

该论文被2017年IEEE access收录,论文主要的思路是搭建一个防水装置,将kinect v2放入水中,利用kinect v2来采集RGB图像以及深度图像。然后通过水下数据采集,相机矫正,噪声过滤,TOF矫正,反射矫正等步骤恢复深度数据,最后通过kinect Fusion等到三维重建后的效果。

  • 数据获取采集部分采用加入防水外壳的kinect v2。

  • 水下滤波部分,在kinect fusion算法中,针对空气中的滤波采用bilinear filter,水下环境复杂,作者采用5 x 5的median中值滤波。

  • kinect TOF矫正,由于在水下红外线的传播速度与空气中传播的速度不同,因此需要对检测到的深度信息进行矫正。水中传播的距离需要根据水中的红外线传播的速度进行修正。
  • 水下折射矫正,kinect v2捕捉到的图像、深度信息在水下存在一定程度上的偏移,因此需要进行水下的折射矫正。

在三维恢复性能比较方面,作者采用物体的三维模型或者激光采集到的三维数据作为ground truth进行对比,得出性能的优劣。

2019/10/8