Sammanfattning av denna webbsida: RGB-D-sensorer (sensorer med RGB-kamera och Djupkamera) är nya sensorsystem som fångar RGB-bilder tillsammans med pixelmässigt djupinformation. Även om de ofta används i olika tillämpningar, RGB-D sensorer har betydande nackdelar inklusive begränsade mätområden (t.ex. inom 3 m) och fel i djupmätning ökar med avstånd från sensorn med avseende på 3D tät kartläggning. I detta dokument presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt för att geometriskt integrera djupscenen och RGB-scenen för att öka mätavståndet för RGB-D-sensorer och berika detaljerna i modellen som genereras från djupbilder. Först introduceras noggrann kalibrering av RGB-D Sensors. Förutom kalibreringen av interna och externa parametrar för både IR-kamera och RGB-kamera kalibreras också den relativa posen mellan RGB-kamera och IR-kamera. För det andra, för att säkerställa att RGB-bilder är korrekta, införs en förfinad falsk funktion matchar avvisande metod genom att kombinera djupinformation och inledande kameraposer mellan ramar av RGB-D-sensorn. Därefter används en global optimeringsmodell för att förbättra kamerans precision, vilket minskar inkonsekvenserna mellan djupramarna i förväg. För att eliminera de geometriska inkonsekvenserna mellan RGB-scenen och djupscenen, kan problemet med tvetydighet under pose-uppskattningen med RGB-bildsekvenser lösas genom att integrera djup- och visuell information och en robust metod för återställning med stel transformering utvecklas för att registrera RGB-scenen till djupscenen. Fördelarna med den föreslagna gemensamma optimeringsmetoden utvärderas först med de allmänt tillgängliga riktvärden som samlats in med Kinect. Därefter undersöks den föreslagna metoden genom tester med två uppsättningar data som samlas in i både utomhus- och inomhusmiljöer. De experimentella resultaten visar den föreslagna metodens genomförbarhet och robusthet.
Tang och al. införde en förbättrad RGB-D-kartläggningsmetod för att öka mätavståndet för RGB-D-sensorer REF.
Enhanced RGB-D Mapping Method for Detailed 3D Indoor and Outdoor Modeling
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}