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针对大规模点集三维重建问题的分布式捆绑调整方法

刘鑫 孙凤梅 胡占义

刘鑫, 孙凤梅, 胡占义. 针对大规模点集三维重建问题的分布式捆绑调整方法. 自动化学报, 2012, 38(9): 1428-1438. doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01428
引用本文: 刘鑫, 孙凤梅, 胡占义. 针对大规模点集三维重建问题的分布式捆绑调整方法. 自动化学报, 2012, 38(9): 1428-1438. doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01428
LIU Xin, SUN Feng-Mei, HU Zhan-Yi. Distributed Bundle Adjustment in 3D Scene Reconstruction with Massive Points. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2012, 38(9): 1428-1438. doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01428
Citation: LIU Xin, SUN Feng-Mei, HU Zhan-Yi. Distributed Bundle Adjustment in 3D Scene Reconstruction with Massive Points. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2012, 38(9): 1428-1438. doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01428

针对大规模点集三维重建问题的分布式捆绑调整方法

doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01428
详细信息
    通讯作者:

    刘鑫

Distributed Bundle Adjustment in 3D Scene Reconstruction with Massive Points

  • 摘要: 捆绑调整(Bundle adjustment, BA)是三维重建中的关键步骤,它需要消耗大量的计算时间和内存存储空间.本 文旨在处理三维点数比相机模型数多很多的捆绑调整问题,我们称之为针对大规模三维点集的捆 绑调整(Massive-points bundle adjustment, MPBA)问题.此类问题在对高分辨率图像进行三 维重建时会经常出现.为了高效地解决MPBA问题,本文提出一种分布式的捆绑调整算法.通过基 于三维点集划分的分解方法,原MPBA问题被分成若干子问题.该分解方法不依赖于输入参数的内在 联系,因而分解结果与具体BA问题无关.算法被映射于两个集群上,一个集群有5台计算机,另一个集 群有3台计算机,其中每台机器都配置一块图形处理器(Graphic processing unit, GPU).通过对若 干MPBA问题的实验,与经典捆绑调整算法SBA (Sparse bundle adjustment)相比,本文算法获得了 最高达75倍的加速比,并保持了算法的高精确度.而且,本文算法的两个实现所消耗的单机内存存储 空间,仅为SBA实现的1/7和1/4.
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出版历程
  • 收稿日期:  2011-08-31
  • 修回日期:  2012-02-09
  • 刊出日期:  2012-09-20

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