摘要
基于将二维图像在对应的三维点云中定位这一关键步骤在于建立二者之间2D-3D对应关系的直觉，我们提出了首个基于特征的密集对应框架来解决图像到点云的配准问题，该框架被称为CorrI2P，由三个模块组成，即特征嵌入、对称重叠区域检测和通过已建立的对应关系进行姿态估计。具体而言，给定一幅二维图像和一个三维点云，我们首先将它们转换到高维特征空间，并将生成的特征输入到一个对称重叠区域检测器中，以确定图像和点云相互重叠的区域。然后，我们利用这些重叠区域的特征来建立2D-3D对应关系，并在RANSAC算法内运行EPnP来估计相机的姿态。实验结果表明，在KITTI和NuScenes数据集上，我们的CorrI2P方法显著优于现有的最先进的图像到点云配准方法。我们将公开代码以供研究使用。