【摘 要】
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摘要：针对基于视觉的室内场景三维重建过程中存在三维点云匹配不准确、过程耗时和深度信息部分缺失的问题,提出一种带有深度约束和局部近邻约束的基于RGB-D的室内场景实时三维
【机 构】
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吉林大学机械科学与工程学院,长春汽车工业高等专科学校,长春师范大学
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51405184)
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摘要：针对基于视觉的室内场景三维重建过程中存在三维点云匹配不准确、过程耗时和深度信息部分缺失的问题,提出一种带有深度约束和局部近邻约束的基于RGB-D的室内场景实时三维重建算法.该算法首先利用RGB-D相机采集到的RGB图像做哈里斯角点检测,再用SURF特征点描述方法对检测到的特征点生成64维特征描述子.接着利用特征点集合的深度信息和局部近邻特征点信息作为约束,初步筛选出相邻帧间正确的匹配点对,再结合随机抽样一致性（RANSAC）算法去除外点,以此得到相机的姿态估计.最后利用RGB-D的深度图像,在图优化
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