基于三维匹配的嫦娥五号全景图拼接算法
3D Point Cloud Matching Based Selfie Generation for Chang’e-5
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摘要: 为了克服嫦娥五号着陆器机械臂末端可达位置、相机视野、拍摄时长受限等困难，设计了一种基于三维匹配的全景图拼接算法，并制定了相应的拍摄规划。算法通过建立深度信息与颜色信息对应关系，可以较好的完成任意视角下的视图拼接生成，同时使用了GPU进行计算加速，大幅度缩短了拼接耗时。该算法已经完成地应用于嫦娥五号自拍图生成任务。研究背景 自20世纪50年代以来，月球探测取得了进展。来自探测器的图像数据至关重要。美国宇航局好奇号火星探测器的自拍技术启发了嫦娥五号的类似任务。但嫦娥五号的机械臂在成像范围、相机视角、拍摄时间等方面都存在局限性。这些挑战的背景下我们需要发展一个有效的自拍的产生方法。目的 该研究旨在解决嫦娥五号在月球表面生成自拍图像的挑战，包括成像范围有限、相机视角受限、图像数量限制和时间限制。目标是开发一种有效的图像拼接算法来创建高质量的自拍图像。方法 作者提出使用模拟技术来生成模拟图像并进行图像拼接。他们开发了基于 3D 匹配的拼接算法，建立深度和颜色对应表，利用具有包围体层次结构 (BVH) 的 GPU 加速，并根据多个因素选择相机参数。结果 所提出的算法在拼接质量方面优于NISwGSP算法，并且可以更好地应对挑战。 GPU 加速显着减少了拼接时间，对于较大的数据集，速度提升高达 5 倍。该方法在嫦娥五号任务中成功应用，生成了高质量的全景自拍图像。结论 算法有效克服了嫦娥五号任务图像拼接的工程限制。然而，它也有局限性，比如依赖机械臂相机定位和 3D 模型知识。未来的研究可以探索机器学习以改进和扩展该方法的应用。Abstract: Generating selfie images on the surface of a celestial body poses several challenges, including the position of the robotic arm, camera field of view, and limited shooting time. To address these challenges, the PCMIS (3D Point Cloud Matching Based Image Stitching) algorithm is designed, along with a corresponding shooting plan. This algorithm establishes a correspondence between depth and color information, enabling the generation of stitching views under any given view parameter. Furthermore, the algorithm is accelerated using GPU processing, resulting in a significant reduction in stitching time. The algorithm is successfully applied to generate selfie images for the Chang’e-5 mission.
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