面向室内场景三维重建的分区联合双边滤波方法

基于RGB-D传感器的三维重建在高精度制图中应用广泛,然而深度相机采集的图像存在深度值缺失和噪声等问题,影响了三维点云建图的准确度。针对此问题,提出分区联合双边滤波算法。该算法依据深度图像和灰度图像的左右差异分析像素置信度,并对深度图像中缺失像素做插值处理,实现了对图像基于置信度的分区联合双边滤波。采用Middbur标准数据库和Fast Sensor Motion Dataset数据集进行定性分析和定量对比,证明分区联合双边滤波算法有效平滑了噪声。将该算法应用于三维重建,实验结果表明该算法有效修复了深度图像,提高了三维点云建图和位姿估计的精度。