Sep, 2017

实时大规模三维重建的高效在线表面修正

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TL;DR本文提出了一种用于在 RGB-D 传感器上进行大规模 3D 重建的实时表面矫正方法，该方法通过实时估计相机运动并在全局姿势图优化中进行精调来纠正可能出现的表面偏差，能够在仅使用单个 GPU 的情况下实现大型环境的实时表面纠正，相比最新技术而言，具有更高的运行时效率并且需要显著更少的内存。
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发现论文，激发创造
  • BundleFusion: 实时全局一致性 3D 重建，采用即时表面重整

    提出了一种新的实时端到端重建框架，通过一种高效的分层方法考虑 RGB-D 输入的完整历史，优化单帧的全局相机姿态，同时支持稳健跟踪和全局一致的建模，实现了全球最佳实践的实时建模，成为大型室内环境的综合在线扫描解决方案，实现了易于使用和高质量的结果。

    Apr, 2016

  • 利用残差重建 RGB-D 相机动态环境下的三维模型

    本文提出了一种基于 RGB-D 传感器的方法，能够稳定地在包含多个动态元素的场景中进行地图绘制和定位，并在现有数据集上对其进行评估和发布。

    May, 2019

  • Intrinsic3D： 高质量的 3D 重建，通过联合外观和几何优化，带有空间变化照明

    本文提出一种新的方法，可同时优化几何编码、纹理以及材料和场景照明，以从消费级 RGB-D 传感器中获得高质量的 3D 重建。

    Aug, 2017

  • Fusion++: 三维物体级别 SLAM

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    Aug, 2018

  • 大尺寸环境下基于实时图像的六自由度定位

    该研究提出了一种基于图像的实时定位方法，通过结合一种基于二进制特征描述符的快速关键点跟踪方法和一个新的直接 2D 到 3D 匹配方法，有效地对大场景下的相机位置进行计算，并实现了实时的运行效果。

    Mar, 2012

  • 实时三维体积非刚性重建

    通过使用单个消费级 RGB-D 传感器以实时速率进行动态几何形状的重建，我们提出了一种新的方法，该方法不需要预定义的形状模板，并且在扫描过程中从头开始构建场景模型。采用了体积表示法对几何和运动进行参数化，并且基于提取的稀疏颜色特征与密集深度约束公式相结合实现了运动跟踪。从而保证了准确跟踪并大大降低了标准模型到深度对齐固有的漂移。同时，我们还将寻找空间最佳变形视为非线性正则化变分优化问题，并通过在本地平滑和靠近输入约束的同时实现了数据并行的翻转优化策略。研究结果表明，即使在快速运动和缺乏几何特征的场景下，也能实现稳健的跟踪。

    Mar, 2016

  • 神经 RGB-D 表面重建

    该研究论文提出了一种基于截断有符号距离函数的 NeRF 框架的 3D 重建方法，结合 RGB-D 传感器和相机细化技术，得到高质量的空间重建结果。

    Apr, 2021

  • RTG-SLAM：使用高斯喷洒实现大规模实时 3D 重建

    通过使用高斯喷洒技术，我们提出了 RTG-SLAM，一个用于大规模环境的实时 3D 重建系统。与现有的基于 NeRF 的 RGBD SLAM 相比，我们的系统在速度和内存成本方面取得了可比的高质量重建，并且在新视角合成的逼真度和相机跟踪准确性上表现出更好的性能。

    Apr, 2024

  • R3D3: 多相机下动态场景的稠密三维重建

    提出了一种多摄像机系统来实现密集的三维重建和自我运动估计，通过多摄像机间的几何估计和单目深度优化来获得鲁棒的几何深度和姿态估计，同时通过深度优化网络引入可学习的场景先验，从而在具有挑战性的动态室外环境中实现了稠密、一致的三维重建。

    Aug, 2023

  • SurfelMeshing: 在线基于 Surfel 的网格重建

    该研究解决了从实时 RGB-D 视频中重新构建网格的问题，使用表面小波云，通过异步重新三角化以重构表面网格，并支持强烈变化的扫描分辨率。

    Oct, 2018