Hierarchisches Voxel-Block-Hashing für die effiziente Integration von Tiefenbildern

Viele moderne 3D-Rekonstruktionsmethoden akkumulieren Informationen volumetrisch unter Verwendung von abgeschnittenen Vorzeichen-Abstands-Funktionen. Während dies normalerweise ein regelmäßiges Gitter mit fester Voxelgröße vorschreibt, müssen nicht alle Teile einer Szene notwendigerweise auf demselben Detaillierungsgrad dargestellt werden. Zum Beispiel benötigt ein flacher Tisch weniger Detail als eine stark strukturierte Tastatur darauf. Wir führen eine neuartige Darstellung für die volumetrischen 3D-Daten ein, die Hash-Funktionen anstelle von Bäumen für den Zugriff auf einzelne Blöcke der Szene verwendet, aber dennoch unterschiedliche Auflösungsstufen bietet. Wir zeigen, dass unsere Datenstruktur effizienten Zugriff und Manipulationsfunktionen bietet, die sehr gut parallelisiert werden können, und beschreiben auch einen automatischen Weg zur Auswahl geeigneter Auflösungen für verschiedene Teile der Szene. Wir betten die neuartige Darstellung in ein System für gleichzeitige Lokalisierung und Kartierung aus RGB-D-Bildern ein und untersuchen auch die Auswirkungen des unregelmäßigen Gitters auf Interpolationsroutinen. Schließlich bewerten wir unser System in Experimenten und demonstrieren eine state-of-the-art Darstellungsgenauigkeit bei typischen Bildwiederholraten von etwa 100 Hz sowie 40% Speicherersparnis.