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计算机视觉——RGBD对齐中的加速技巧

文章目录

  • 引言
  • 深度图对齐到RGB的加速技巧
    • 思路
    • 公式

引言

图像处理中有许多操作可以通过预计算不变的部分来进行加速，比如图像去畸变、投影等，可以先计算出map，loop中remap即可。一般模式是：逐点的矩阵计算（如投影），存在预计算加速的可能性。加速思路是：寻找不变的部分（矩阵、map等），然后将其预先算出。map其实就是像素位置变化了而已（重新索引）。
在RGBD深度图对齐到RGB中也是如此，该问题需要将深度图中的每一个像素通过d和K恢复到深度相机下的3D点，再通过深度相机和RGB相机的外参R，T将3D点转换到RGB相机坐标系下，再通过RGB相机的K投影到RGB像素坐标系中。这里面涉及多次矩阵运算，并且需要逐点进行相同的矩阵运算。这里面就存在加速的可能。

深度图对齐到RGB的加速技巧

思路

  • 由于矩阵在loop计算中不变，可以将多个矩阵运算先计算出来
  • 逐点的计算转为矩阵运算

公式

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