摘要：稠密重建问题是视觉同时定位与地图构建(SLAM)的重要环节,每一个像素点深度距离的准确测量对稠密重建都起到重要作用。在工业应用中,往往使用RGB-D相机进行稠密重建,但是RGB-D相机有一些量程、应用范围和光照的限制。因此,采用滤波器方式深度估计的单目相机,不仅可以保证SLAM实时性要求,同时还适用于室外、大场景等场合。针对高斯滤波算法存在稠密重建准确率不高的问题,提出了一种基于簇的均匀—高斯深度滤波算法,采用改进的滤波算法处理错误匹配的像素点,在正确处理外点数据的基础上,解决深度值错误估计、相邻像素深度值相差过大的问题。实验结果表明:改进型深度估计算法重建的稠密地图更加细致,且重建准确率提高了约30%。

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