結(jié)合Kinect傳感器和計(jì)算機(jī)立體視覺的三維腳型數(shù)字化研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)視覺理論的不斷研究和發(fā)展，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到生活中的各個(gè)領(lǐng)域，主要包括航空航天、虛擬與現(xiàn)實(shí)、逆向工程和醫(yī)療等領(lǐng)域，物體的三維重建已成為研究者熱門研究領(lǐng)域之一。腳型數(shù)字化研究屬于逆向工程，而逆向工程是計(jì)算機(jī)圖像學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，得到了廣大研究者的青睞。本文研究了腳型數(shù)字化的現(xiàn)狀，針對(duì)現(xiàn)有的測量設(shè)備價(jià)格昂貴、掃描時(shí)間長、對(duì)操作者要求較高、自動(dòng)化程度不高等缺點(diǎn)，因此亟需一種快速簡便、精度較高的方法對(duì)人體腳型進(jìn)行三維數(shù)字化。微

2、軟公司推出了一款體感外設(shè)Kinect，其內(nèi)置了一個(gè)深度相機(jī)，采用主動(dòng)式的紅外結(jié)構(gòu)光來獲取物體的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，不受物體紋理特性的影響。本文提出一種將Kinect傳感器和計(jì)算機(jī)立體視覺相結(jié)合的三維腳型數(shù)字化方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)人體腳型的三維重建。本文的主要工作和研究內(nèi)容如下:
　　(1)Kinect傳感器和雙目相機(jī)系統(tǒng)的搭建。搭建腳型測量三維重建系統(tǒng)、對(duì)搭建好的三維測量系統(tǒng)先進(jìn)行標(biāo)定、對(duì)獲取的雙目圖像和深度信息圖像進(jìn)行極線校正、進(jìn)行立體匹配

3、求取視差圖、獲得目標(biāo)物體的三維點(diǎn)云。對(duì)Kinect傳感器獲得的深度信息圖像進(jìn)行濾波、去噪、背景濾除等處理，對(duì)處理后的圖像進(jìn)行目標(biāo)物體三維點(diǎn)云的提取。
　　(2)基于Harris-Laplace-SIFT算法的特征提取與匹配。將不同視圖的RGB圖像進(jìn)行多尺度的表示、利用Harris算法進(jìn)行特征點(diǎn)的提取、將提取的特征點(diǎn)通過SIFT描述符進(jìn)行描述并生成128維的特征描述向量、最后計(jì)算特征向量的歐氏距離、找出最近鄰點(diǎn)和次近鄰點(diǎn)若它倆的比值

4、小于某一個(gè)閾值則為正確匹配，最后去除誤匹配點(diǎn)對(duì)。
　　(3)ICP算法點(diǎn)云的拼接。由于不同視角坐標(biāo)系的中心沒有統(tǒng)一，本文提出基于特征匹配的初始配準(zhǔn)算法對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行配準(zhǔn)，利用提取的特征點(diǎn)的點(diǎn)云為初始配準(zhǔn)點(diǎn)云，求得配準(zhǔn)的最優(yōu)參數(shù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)不同視圖的人體腳型三維點(diǎn)云的拼接。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法在配準(zhǔn)過程減小了大量的計(jì)算，提高了配準(zhǔn)效率，較好的完成的點(diǎn)云數(shù)據(jù)的拼接。對(duì)融合后的三維腳型的數(shù)據(jù)點(diǎn)云進(jìn)行三角網(wǎng)格化處理、采用GEOMAGIC進(jìn)行