基于超像素分割的实时单目三维重建

目前随着即时定位和地图构建(SLAM)算法的不断发展,SLAM技术在包括三维重建、增强现实等众多领域中发挥了越来越大的作用。但一般的实时三维重建都依赖于对每一个像素进行深度估计,这就造成了庞大的计算量。提出了一个快速三维重建的单目SLAM方法。在进行半直接相机跟踪的基础上,对视频流图片的高梯度区域进行深度估计,再使用估计出的三维点对已使用超像素分割得到的平面区域进行三维位置估计,最终得到稠密的三维点云。实验在相机位姿的精确度和处理速度、估计出的深度图精确度和完整度方面与传统方法进行了对比,实验结果表明,提出的方法在保证相机精度的情况下处理速度快于其他的方法。同时,在深度图方面,提出的方法虽然在完整度上小于其他方法,但在精度上优于其他方法。