TFCT-I2P: Three stream fusion network with color aware transformer for image-to-point cloud registration

📄 arXiv: 2410.00360v1 📥 PDF

作者: Muyao Peng, Pei An, Zichen Wan, You Yang, Qiong Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2024-10-01

💡 一句话要点

提出TFCT-I2P，利用颜色感知Transformer实现更精确的图像到点云配准。

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 图像到点云配准 三流融合网络 颜色感知Transformer 特征融合 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有I2P方法难以有效融合图像和点云的特征，尤其是在维度差异和模态差异带来的挑战下。
  2. TFCT-I2P通过三流融合网络TFN整合颜色和结构信息，并设计颜色感知Transformer CAT来校正patch级别的错位。
  3. 实验结果表明，TFCT-I2P在多个数据集上显著优于现有方法，尤其在配准召回率上提升明显。

📝 摘要（中文）

随着人工智能技术的进步，图像到点云配准(I2P)技术取得了显著进展。然而，点云(三维)和图像(二维)的特征维度差异仍然对它们的发展构成相当大的挑战。主要的挑战在于无法利用一种模态的特征来增强另一种模态的特征，从而使潜在空间内的特征对齐变得复杂。为了解决这个挑战，我们提出了一种名为TFCT-I2P的图像到点云配准方法。首先，我们引入了一个三流融合网络(TFN)，它集成了图像的颜色信息和点云的结构信息，从而促进了来自两种模态的特征对齐。随后，为了有效缓解因包含颜色信息而引入的patch级别错位，我们设计了一个颜色感知Transformer(CAT)。最后，我们在7Scenes、RGB-D Scenes V2、ScanNet V2和一个自收集的数据集上进行了广泛的实验。结果表明，TFCT-I2P在Inlier Ratio上超过了最先进的方法1.5%，在Feature Matching Recall上超过了0.4%，在Registration Recall上超过了5.4%。因此，我们相信所提出的TFCT-I2P有助于I2P配准的发展。

🔬 方法详解

问题定义：图像到点云配准(I2P)旨在建立图像和点云之间的对应关系，是三维重建、机器人导航等任务的关键技术。现有方法难以有效利用图像的颜色信息来增强点云特征，并且容易受到patch级别错位的影响，导致配准精度不高。

核心思路：论文的核心思路是设计一个能够有效融合图像颜色信息和点云结构信息，并能缓解patch级别错位的网络结构。通过三流融合网络(TFN)将颜色信息引入点云特征，并利用颜色感知Transformer(CAT)来校正因颜色信息引入的错位，从而提高配准精度。

技术框架：TFCT-I2P包含三个主要模块：图像特征提取模块、点云特征提取模块和融合配准模块。图像和点云分别通过各自的特征提取网络提取特征。然后，TFN将图像的颜色信息融入点云特征中。最后，CAT用于校正patch级别的错位，并输出配准结果。

关键创新：论文的关键创新在于提出了颜色感知Transformer(CAT)。CAT能够根据颜色信息自适应地调整patch之间的关系，从而有效缓解因颜色信息引入的patch级别错位。这与传统的Transformer不同，传统Transformer通常只关注几何结构信息。

关键设计：TFN采用三流结构，分别处理图像的颜色信息、图像的几何信息和点云的结构信息。CAT的注意力机制融合了颜色相似度信息，使得网络能够更加关注颜色相似的patch。损失函数包括配准损失和特征匹配损失，用于优化网络的配准精度和特征匹配能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TFCT-I2P在7Scenes、RGB-D Scenes V2、ScanNet V2和自收集数据集上均取得了优异的性能。具体来说，TFCT-I2P在Inlier Ratio上超过了最先进的方法1.5%，在Feature Matching Recall上超过了0.4%，在Registration Recall上超过了5.4%。这些结果表明，TFCT-I2P能够有效地提高图像到点云配准的精度。

🎯 应用场景

TFCT-I2P在机器人导航、三维重建、增强现实等领域具有广泛的应用前景。例如，在机器人导航中，可以利用该方法将机器人视觉传感器获取的图像与预先构建的点云地图进行配准，从而实现机器人的精确定位和导航。在三维重建中，可以利用该方法将多张图像与点云数据进行配准，从而生成更加完整和精确的三维模型。

📄 摘要（原文）

Along with the advancements in artificial intelligence technologies, image-to-point-cloud registration (I2P) techniques have made significant strides. Nevertheless, the dimensional differences in the features of points cloud (three-dimension) and image (two-dimension) continue to pose considerable challenges to their development. The primary challenge resides in the inability to leverage the features of one modality to augment those of another, thereby complicating the alignment of features within the latent space. To address this challenge, we propose an image-to-point-cloud method named as TFCT-I2P. Initially, we introduce a Three-Stream Fusion Network (TFN), which integrates color information from images with structural information from point clouds, facilitating the alignment of features from both modalities. Subsequently, to effectively mitigate patch-level misalignments introduced by the inclusion of color information, we design a Color-Aware Transformer (CAT). Finally, we conduct extensive experiments on 7Scenes, RGB-D Scenes V2, ScanNet V2, and a self-collected dataset. The results demonstrate that TFCT-I2P surpasses state-of-the-art methods by 1.5% in Inlier Ratio, 0.4% in Feature Matching Recall, and 5.4% in Registration Recall. Therefore, we believe that the proposed TFCT-I2P contributes to the advancement of I2P registration.