飛行時(shí)間三維相機(jī)的物體完整表面三維重建技術(shù)研究.pdf

1、物體三維重建是機(jī)器視覺研究的一項(xiàng)重要內(nèi)容,在模式識別、位姿測量和機(jī)器人導(dǎo)航中具有廣泛的應(yīng)用。本論文展開飛行時(shí)間三維相機(jī)的物體完整表面三維重建技術(shù)研究,包括TOF距離值的標(biāo)定,TOF相鄰散亂點(diǎn)云的配準(zhǔn)、全局點(diǎn)云的優(yōu)化配準(zhǔn)以及點(diǎn)云重建模型的網(wǎng)格重建。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的三維點(diǎn)云重建方法在保證整體點(diǎn)云重建速度的同時(shí),提高了點(diǎn)云重建的精度。
　　論文的主要工作如下:
　　(1)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一種TOF距離值的標(biāo)定方法,通過兩個(gè)CCD

2、相機(jī)獲取的距離值作為引導(dǎo),對TOF距離值進(jìn)行校正。
　　(2)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一種TOF相鄰散亂點(diǎn)云立體配準(zhǔn)方法,實(shí)現(xiàn)相鄰視角下點(diǎn)云快速、準(zhǔn)確地對齊。該方法基于SURF算法提取目標(biāo)物體距離圖像的特征點(diǎn),采用非迭代的求解過程獲取初始變換參數(shù),實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云初始位置配準(zhǔn)。在此基礎(chǔ)上,利用TOF相機(jī)強(qiáng)度圖像的梯度值與基于局部3D空間分解的Knn算法對原始ICP迭代算法進(jìn)行改進(jìn),并結(jié)合錯誤匹配點(diǎn)對去除法則,實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云的精確位置配準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該點(diǎn)云

3、配準(zhǔn)方法能夠有效地提高點(diǎn)云配準(zhǔn)速度和配準(zhǔn)精度。
　　(3)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一種TOF多視角散亂點(diǎn)云優(yōu)化配準(zhǔn)方法,該方法通過構(gòu)建一個(gè)目標(biāo)功能函數(shù),并結(jié)合相鄰點(diǎn)云的轉(zhuǎn)換矩陣對該目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行最小化求解,直接獲取任意位置的點(diǎn)云到基準(zhǔn)點(diǎn)云的絕對轉(zhuǎn)換矩陣,避免了對連續(xù)相鄰點(diǎn)云進(jìn)行配準(zhǔn)而引起誤差的累加。
　　(4)研究了基于Voronoi圖的Delaunay三角剖分方法,通過對空間中的散亂點(diǎn)云構(gòu)建Voronoi圖,在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了對空間點(diǎn)云的三