基于物体面对应的RGB-D图像拼接优化方法

来源：电子测量技术杂志2022年第21期北京时间：

作者：于广旺，杨家志，陈梦强，沈洁

单位：1. 桂林理工大学 信息科学与工程学院 桂林 541006; 2.广西嵌入式技术与智能系统重点实验室 桂林 541006

摘要：针对RGB-D中深度图像分辨率低、范围小、噪声大而不利于三维重建的问题，研究了一种基于物体面对应的RGB-D图像拼接优化方法。先对RGB-D图像进行预处理对齐,使用基于特征匹配算法对特征点提取和粗匹配，其次通过本文研究的不同视角下同一物体面对应关系来剔除误匹配,最后根据单应矩阵得到宽视角的RGB-D图像以及三维模型。本文使用了尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)、加速稳健特征(Speeded Up Robust Features, SURF)和定向FAST和旋转BRIEF (Oriented FAST and Rotated BRIEF,ORB)三种算法来进行对比实验。实验结果表明，添加本文方法后的算法在有形变、旋转的图像上分别剔除41%、29%和52%的误匹配，均方根误差减少了5%、27%和33%。在缩放的图像上分别剔除53%、57%和51%的误匹配，均方根误差减少了14%、17%和28%,提高了匹配精度,验证了本文方法的可行性。

关键词：RGB-D图像;图像拼接;三维重建;深度信息

基金资助：国家自然科学基金项目（41961065）、广西创新驱动发展专项资金项目（桂科 AA18118038）、广西科技基地和人才专项（桂科 AD19254002）