论文笔记_S2D.23_2011-ICCV_DTAM: 稠密的实时跟踪和建图

本是古典何须时尚 2022-12-18 02:57 229阅读 0赞

# 基本情况 #

*  引用：R. A. Newcombe, S. J. Lovegrove, and A. J. Davison, “DTAM: Dense tracking and mapping in real-time,” in ICCV, 2011.

# 介绍 #

DTAM是用于实时摄像机跟踪和重建的系统，它不依赖于特征提取，而是**依赖于每个像素**的稠密方法（dense, every pixel methods）。当单个**手持RGB相机**在静态场景上飞行时，我们估计选定关键帧处的详细纹理深度图，以产生具有数百万个顶点的表面拼凑而成。我们使用视频流中可用的数百个图像来提高简单**光度数据项**的质量，并在新颖的非凸优化框架中最小化全局空间正则化能量函数。同时，我们通过针对整个密集模型对整个图像进行**帧速率对齐**来精确跟踪摄像机的6DOF运动。我们的算法可高度并行化，并且DTAM使用当前的商用GPU硬件可实现实时性能。我们证明，与使用特征的最新方法相比，密集模型在快速运动下具有出色的跟踪性能；并且还展示了密集模型在物理增强的**增强现实**应用程序中用于**实时场景交互**的其他有用性。

提出了使用单个RGB相机进行实时稠密（Dense）定位和跟踪的方法。

目前流行的大多数VSLAM都是基于鲁棒的特征检测和跟踪，DTAM是基于单像素的方法，采用了在稠密地图（densemap）创建和相机位置估计都很有优势的低基线帧（lowbaseline frame）。像PATM一样，它分为两个部分：姿势跟踪和3d 映射。PTAM仅仅跟踪稀疏的3d点，DTAM保持了对关键帧的稠密深度映射（densedepth map）。

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参考：啥是DTAM:DenseTracking&Mapping [https://zhuanlan.zhihu.com/p/42137963?from\_voters\_page=true][https_zhuanlan.zhihu.com_p_42137963_from_voters_page_true]

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