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Real-Time Globally Consistent Dense 3D Reconstruction With Online Texturing

计算机科学 管道(软件) 计算机视觉 人工智能 RGB颜色模型 三维重建 纹理映射 迭代重建 计算 背景(考古学) 体素 可视化 计算机图形学(图像) 算法 生物 古生物学 程序设计语言
作者
Lei Han,Siyuan Gu,Dawei Zhong,Shuxue Quan,Lu Fang
出处
期刊:IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:44 (3): 1519-1533 被引量:5
标识
DOI:10.1109/tpami.2020.3021023
摘要

High-quality reconstruction of 3D geometry and texture plays a vital role in providing immersive perception of the real world. Additionally, online computation enables the practical usage of 3D reconstruction for interaction. We present an RGBD-based globally-consistent dense 3D reconstruction approach, where high-quality (i.e., the spatial resolution of the RGB image) texture patches are mapped on high-resolution ([Formula: see text]) geometric models online. The whole pipeline uses merely the CPU computing of a portable device. For real-time geometric reconstruction with online texturing, we propose to solve the texture optimization problem with a simplified incremental MRF solver in the context of geometric reconstruction pipeline using sparse voxel sampling strategy. An efficient reference-based color adjustment scheme is also proposed to achieve consistent texture patch colors under inconsistent luminance situations. Quantitative and qualitative experiments demonstrate that our online scheme achieves a realistic visualization of the environment with more abundant details, while taking fairly compact memory consumption and much lower computational complexity than existing solutions.
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