Camera pose estimation based on 2D image and 3D point cloud fusion

ZHOU Jia-le; ZHU Bing; WU Zhi-lu

doi:10.37188/OPE.20223022.2901

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Camera pose estimation based on 2D image and 3D point cloud fusion

Information Sciences | 更新时间：2026-09-12

- Camera pose estimation based on 2D image and 3D point cloud fusion
- Optics and Precision Engineering Vol. 30, Issue 22, Pages: 2901-2912(2022)
- 作者机构：
  
  哈尔滨工业大学电子与信息工程学院，黑龙江哈尔滨 150001
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.37188/OPE.20223022.2901
  CLC： TP394.1;TH691.9
- Received：21 March 2022，
  
  Revised：2022-04-07，
  
  Published：25 November 2022
- 稿件说明：
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周佳乐,朱兵,吴芝路.融合二维图像和三维点云的相机位姿估计[J].光学精密工程,2022,30(22):2901-2912.

ZHOU Jia-le,ZHU Bing,WU Zhi-lu.Camera pose estimation based on 2D image and 3D point cloud fusion[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(22):2901-2912.
周佳乐,朱兵,吴芝路.融合二维图像和三维点云的相机位姿估计[J].光学精密工程,2022,30(22):2901-2912. DOI： 10.37188/OPE.20223022.2901.

ZHOU Jia-le,ZHU Bing,WU Zhi-lu.Camera pose estimation based on 2D image and 3D point cloud fusion[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(22):2901-2912. DOI： 10.37188/OPE.20223022.2901.

摘要

为了准确地在特定三维真实环境中，通过单目相机获取的RGB图像来估计相机的六自由度位姿，本文结合已知的二维图像及三维点云信息，提出了基于稠密场景回归的多阶段相机位姿估计方法。首先，将深度图像信息与传统运动结构恢复（Structure From Motion， SFM）算法相结合，构建单目相机位姿估计数据集；其次，本文首次将深度图像检索引入2D-3D匹配点的构建当中，通过所提的位姿优化函数对位姿解算加以优化，提出多阶段相机位姿估计方法；最后为提升位姿估计的性能，将ResNet网络结构用于图像的稠密场景坐标回归，使得所提方法的位姿估计精度大幅度提升。实验结果表明：对于给定的位姿误差阈值5 cm/5°，在公开数据集7scenes下的位姿估计准确率均值为82.7%，在自建数据集下的准确率为94.8%。与现有的其他相机位姿估计算法相比，本文所提方法不论在自建数据集还是公开数据集下的位姿估计精度均有提升。

Abstract

This paper presents an estimation algorithm for the six degree-of-freedom camera pose obtained from a single RGB image in a specific environment using a combination of the known image and point cloud information. Specifically， we propose a multi-stage camera pose estimation algorithm based on dense scene regression. First， the camera pose estimation dataset is composed by combining the depth image information and Structure from Motion （SFM） algorithm. Then， for the first time， we introduce depth image retrieval into the construction of two- and three-dimensional （2D-3D） matching points. Using the proposed pose optimization function， a multi-stage camera pose estimation method is proposed. The ResNet network considerably improves the pose estimation accuracy. Experimental results indicate that the pose estimation accuracy is 82.7% on average in the open dataset 7 scenes， and 94.8% in our own dataset （estimated poses falling within the threshold of 5 cm/5°）. Compared with other camera pose estimation methods， our method has better pose estimation accuracy for both our and public datasets.

关键词

Keywords

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