三维配准与AR：相机姿态估计和三维重建技术

三维配准与AR个人理解 本文主要讨论三维配准和增强现实（AR）技术的一些个人理解，涵盖了三维配准的核心、增强现实关键点、深度图在三维配准和AR中的应用等方面。 **三维配准** 三维配准（3D registration）是计算机视觉和机器人学中的一种基本技术，它的核心是找到相机与场景（或其中某物体）的相对位姿关系{R,t}。在每一帧中，寻找模型在2D图像中的匹配物，求模型物体在相机坐标系下的姿态，也可以等价地转换为，求相机外参。KinectFusion算法流程中Tracking也是非常关键的。 **增强现实（AR）** 增强现实（AR）是一个关键点是鲁棒地实时检测相机姿态。虽然过去常见于在RGB视频流上叠加虚拟三维模型，但是其后端技术并不仅限于RGB视频流，IzadiS等人将KinectFusion应用在增强现实中，就是使用仅基于深度图的3D视频流，虽然最后通过RGB视频进行演示，但是RGB数据仅仅用于渲染场景，而不参与三维配准过程。 **深度图在三维配准和AR中的应用** 由Kinect采集到的Depthmap，属于rangeimage的一种，在确定相机内参情况下，可以在相机坐标系下转化成唯一的3D点云。若把深度图看做2D图像，可以将其转化为灰度图（或热度图），但是不同于RGB图的灰度化，深度图生成的灰度图纹理信息非常少。另外也可以通过计算深度图的法向图，法向图在每个点具有三个值，且其优点是：在世界坐标系下，同一物理点在不同视角下可以保持相对稳定的法向值，将法向图转换为RGB图，比深度图灰度化能更好地呈现几何纹理特性，但与一般RGB图相比还有很大差距。 **RGB图像序列进行三维重建** 利用RGB图像序列进行三维重建，大部分是基于图像特征点的稀疏重建，它与基于深度图的三维重建，共性在相机外参求解；区别在于Kinect深度图的每一帧都能提供稠密三维点云，而RGB图像只能提供稀疏特征点，因此每帧需要首先通过将像素或特征点三维化生成稀疏（sparse）或半稠密（semi-dense）点云。 **结论** 三维配准和AR技术是计算机视觉和机器人学中的基础技术，而深度图在三维配准和AR中的应用提供了稠密三维点云，提高了重建的效率和准确性。同时，RGB图像序列进行三维重建也是一种重要的技术，但是它与基于深度图的三维重建有所不同，需要根据实际情况选择合适的技术。