一种基于多视角RGBD图像流的位姿估计方法及系统

本发明提供了一种基于多视角RGBD图像流的位姿估计方法及系统，属于视觉图像处理领域；将可微RANSAC方法与多视角RGBD图像的位姿估计相结合，引入了端到端可优化的架构，并通过深度学习网络的设计对位姿估计流程进行全面改进。在改变传统“特征匹配‑几何估计”分离式架构的同时，本发明实现了多视角RGBD图像流的高效对齐和精确位姿估计，并充分利用了RGBD图像中丰富的颜色和深度信息特性；此外，本发明通过结合特征匹配分数排序采样与Softmax加权评分，解决了随机性和梯度不连续问题，实现了图像流位姿的端到端优化过程。