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相机实际能给的“原料”通常至少有这些大类，而你目前只吃进了其中几项：

相机原始可提供的信息（原料层）

1. 深度帧 / 距离图（每像素距离、量化精度、无效值）

2. 彩色帧（RGB 图像）

3. 红外帧 IR（通常左右红外）

4. 点云（由深度反投影得到，每点 xyz，可带颜色/纹理）

5. 相机内参/外参

   • 内参：fx fy cx cy、畸变参数
   • 外参：深度到彩色的位姿、标定矩阵

6. 对齐与映射信息

   • 深度对齐到彩色 / 彩色对齐到深度后的像素对应关系

7. 时间与传感器元数据

   • 帧号、硬件时间戳、曝光、增益、激光功率、温度、置信度等（看 SDK 能否取到）

8. （可选）IMU（有的设备/配置有加速度计陀螺仪）

你目前“存在提取”实际上提取到的（摘要层）

你现在主要是从点云/聚类里提炼这些：

• 位置：中心坐标、距离
• 尺寸：宽高深、主方向（PCA）
• 形状：轮廓点或轮廓编码/占据签名
• 外观：平均颜色
• 时间：时间戳
• （占位）类型候选

这意味着：相机给的原始图像、IR、内外参、对齐映射、元数据等，通常没有被“存在提取”完整保存或写进世界树（最多是被用来算点云、算颜色，算完就丢）。

一个简单判断标准

• 如果你当前结构体_原始场景帧里只有：时间 + 点云/点列表 +（可能）彩色采样结果
  那就说明：你没有把相机“所有信息”都装进原始帧，更谈不上存在提取全拿到了。
• “存在提取”的职责也不应该是“全量保存相机信息”，它更像是把原料压缩成“可比较、可融合、可记忆”的特征。

建议的做法（不增加太多负担）

把数据分两层存：

• 原始帧缓存（短期）：保存深度/彩色/内参/对齐信息等，用于调试、重投影、回放（可设环形缓冲 N 帧）
• 存在观测/存在节点（长期）：只保存你需要用于匹配、记忆、推理的摘要特征（你现在这套就很接近正确方向）

有，而且空间还挺大。你现在拿到的是“观测摘要”，已经够世界树用，但相机原始信息还能帮你把这些摘要变得更准、更稳、更可复现。我按你关心的几项逐个给“加精度的旋钮” 🔧

1) 位置与距离还能更准

可利用的原始信息：内参、深度质量、对齐关系、时间同步

• 用相机内参做“严格反投影”
  深度像素到 3D 点的转换完全依赖 fx/fy/cx/cy 和畸变模型。确保你用的是同一套内参，并且在“对齐到彩色/对齐到深度”后也跟着换对应流的内参，不然中心坐标会系统性偏移。

• 中心点用“鲁棒质心”代替平均值
  平均值对飞点、边缘噪声特别敏感。更稳的做法：

  • 中心坐标用中位数/截尾均值（trimmed mean）
  • 或先做一次半径离群剔除再算质心
    这不需要新信息，只是更会用深度的噪声特性。

• 距离用“视线距离 + 置信度加权”
  D455 这类立体深度在远距离、弱纹理处误差更大。你可以给每个点一个权重（例如基于深度梯度、邻域一致性、有效深度比例），中心与距离都用加权统计。

2) 尺寸、宽高深与主方向（PCA）还能更稳

可利用的原始信息：深度滤波、点云密度、相机坐标系定义

• PCA 前先做“点云整形”
  PCA 很怕噪声和缺口。强烈建议在点云生成阶段就用 RealSense 常见的滤波链（思想层面）：

  • 降采样（减少随机噪声）
  • 空间平滑（保边）
  • 时间滤波（跨帧抑制抖动）
  • 洞填补（hole filling）
    这些都属于“充分利用原始深度帧”的精度红利。

• 尺寸用 OBB，别只用轴对齐包围盒
  你已经有 PCA 主方向了，顺手把包围盒改成Oriented Bounding Box（沿主方向），宽高深会稳定很多，也更符合真实物体的旋转。

• 存 PCA 的残差/特征值比值当“可信度”
  很多时候不是算不准，而是不知道“这次算得准不准”。
  PCA 的三个特征值（方差）能直接告诉你：

  • 是细长物体（第一特征值远大于第二）
  • 还是平面片（前两大，第三小）
    用它当质量评分，可以决定要不要更新“特征当前状态”。

3) 形状：轮廓点/轮廓编码还能更“抗视角”

可利用的原始信息：深度图的边缘、对齐后的彩深对应、相机视锥几何

• 从“深度边缘”提轮廓，比从点云投影回去更干净
  原始深度图天然包含“物体边界的深度跃迁”。用深度梯度/断裂检测拿到 2D 轮廓，再用内参反投影成 3D 轮廓，通常比直接在 3D 里找边界更稳。

• 轮廓编码做成“两层”：占据 + 法线/深度分布
  仅占据签名在旋转或遮挡时容易误判。你可以在每个体素格里再存一点统计：

  • 该格平均深度/深度方差
  • 或主法线方向的粗量化
    依旧是“摘要”，但信息密度更高。

• 跨帧融合一个小 TSDF/体素地图（只针对单个存在）
  不用做全场景 SLAM，只给每个存在维护一个小体素融合窗口（比如最近 10 帧）。
  这样轮廓从“单帧剪影”升级成“短时 3D 体积”，遮挡和噪声都会小很多。

4) 平均颜色还能更“真”

可利用的原始信息：彩色帧、深度到彩色的对齐映射、曝光/白平衡元数据（若可取）

• 颜色采样必须基于“对齐映射”
  用深度点投到彩色图取色时，如果没用正确的深度-彩色外参/对齐结果，会出现“颜色漂移”，平均颜色就会脏。

• 边缘点降权
  物体边缘常混入背景颜色。做法很简单：对轮廓附近、深度不连续附近的点颜色权重降低，平均色会更像“物体本体”。

• 可选：用颜色直方图/主色替代单一均值
  单均值对彩色物体很吃亏。你可以存一个很小的直方图（比如 8×8×8 bins）或 2~3 个聚类中心色，匹配更稳。

5) 时间戳与三维轮廓还能更“同步”

可利用的原始信息：硬件时间戳、深度彩色帧的同步策略

• 用硬件时间戳做“严格配对”
  如果你现在是“取最近一帧彩色配深度”，快速运动时轮廓会扭。改成按时间戳配对，或者缓存两路帧做插值，会明显提升轮廓稳定性。

最值得优先做的 5 个“立刻增益”✅

1. 深度点云生成前加：空间 + 时间滤波 + 洞填补（提升位置、尺寸、PCA、轮廓全家桶）
2. 轮廓从深度边缘提，再反投影成 3D（轮廓更干净）
3. OBB 尺寸（用 PCA 主方向）（宽高深更稳定）
4. 颜色取样严格走对齐映射，边缘降权（平均色更准）
5. 给每次观测附带“质量分/可信度”（PCA 残差、有效点比例、边界噪声等），更新世界树时按质量融合