在计算机视觉中, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识. 而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易, 其方法是先对---机进行标定, 即计算出---机的图象坐标系与坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息。常规的3d shape representation有以下四种:---图(depth)、点云(point cloud)、体素(voxel)、网格(mesh)。
对于多帧通过不同角度拍摄的景物图像,三维实景建模,各帧之间包含一定的公共部分。为了利用---图像进行三维重建,需要对图像进行分析,求解各帧之间的变换参数。---图像的配准是以场景的公共部分为基准,把不同时间、角度、照度获取的多帧图像叠加匹配到统一的坐标系中。计算出相应的平移向量与旋转矩阵,实景三维建模,同时消除冗余信息。点云配准除了会制约三维重建的速度,实景建模,也会影响到模型的精细程度和全局效果。因此必须提升点云配准算法的性能。
车载装置上装有雷达和gps/imu,雷达可以获取车载装置到扫描点的距离与偏角,这样就可以得到扫描点在gps坐标系中的三维坐标,而雷达与gps都在车载上,两者的相对位置固定,于是又可以将点的gps坐标系中的坐标转换为雷达坐标系中的坐标,而雷达坐标系是可以转化为大地坐标系的,这样每个扫描点在gps坐标系中的坐标就转换为大地坐标系中的坐标。为了便于处理,再将大地坐标系中的坐标转换为本地坐标系中的坐标,事实上点云文件中的三维坐标指的是本地坐标系中的坐标。
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