KinectFusion:用运动的深度相机进行实时3D重建及交互
KinectFusion的GPU Pipeline实现, 涉及到的两篇原理和实现中的一篇,两年前翻译的,那时候多数不理解,再拿出来整理一下,也是加深理解,配图来自原论文,文字为本人翻译,如有不正,敬请指出。
本文最重要的算法都在第四章:GPU实现,也是最难理解的部分,本文的第四章是自己反复阅读过后的理解,也建议想要学习KinFu的同学仔细阅读,源码已经在13年在PCL开放,后来在Microsoft的 SDK上也可用,
如何配置kinectFusion可以运行的PCL环境请点击链接。
下面给出原文下载链接>>>>>>>
KinectFusion: Real-time 3D Reconstruction and Interaction Using a Moving Depth Camera
摘要
一 . 引言
二 . 相关研究
互动率(Interactive rates)
没有明确的特征检测(No explicit feature detection)
高品质的几何重建(High-quality reconstruction of geometry)
动态交互假设(Dynamic interaction assumed)
无需额外设施(Infrastructure-less )
大规模重建(Room scale)
三 . KinectFusion的功能简介
1. 廉价手持扫描仪
2. 直接交互分割物体
3. 虚拟几何体在现实场景中
4. 应用力学原理的虚拟现实
5. 前景信息与背景信息分离
四 . GPU实现
1. Depth Map Conversion 深度图变换
同样,每个GPU thread中,每个顶点对应的法向量用相邻投影点通过中作如下运算(标准化到单元长度)。这样就并行算出了一个normal map .
在时刻i,6维摄像头方位是一个刚体变换矩阵,其中,是3×3旋转矩阵,是平移向量。若已知此变换,则顶点和法线可分别转化到全局坐标系中: ,。
2. Camera Tracking 摄像头跟踪
3. Volumetric Representation
4. Volumetric Integration
5. Raycasting for Render and Tracking
6. Simulating Real-World Physics 模拟真实世界的物理原理
五 . 场景互动
ICP异常值分割
检测在任意曲面的触摸
建立动态场景建模
六 . 结论
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