基于Kinect的三維重建中匹配算法的優(yōu)化研究.pdf

1、三維重建技術(shù)近年來是計(jì)算機(jī)視覺，逆向工程等領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，其廣泛運(yùn)用于文物數(shù)字化保存，動(dòng)作制作等領(lǐng)域，并且隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，相關(guān)需求越來越多?；诖笮蛯I(yè)激光測(cè)距儀的三維重建，其設(shè)備價(jià)格昂貴，操作復(fù)雜。因此應(yīng)用范圍基本局限在極少數(shù)科研領(lǐng)域，也從某個(gè)方面限制了相關(guān)課題的研究和發(fā)展。隨著技術(shù)的革新，微軟推出了3D攝像機(jī)Kinect，可以快速便捷的完成室內(nèi)三維重建。所以，根據(jù)Kinect的特性，優(yōu)化基于Kinect的室內(nèi)三維重建中的匹配算

2、法，具有較好的理論研究意義和實(shí)用價(jià)值。
　　本文研究的主要內(nèi)容:
　　1、從Kinect的結(jié)構(gòu)和深度圖像獲取原理出發(fā)，分析了在獲取深度圖像過程中，大量噪聲尤其是大塊“黑洞”區(qū)域產(chǎn)生的原因，對(duì)比了常見的圖像分割算法。針對(duì)室內(nèi)三維場(chǎng)景深度圖的灰度值具有連續(xù)性、變化不明顯、邊緣噪聲數(shù)量大等特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的深度圖像修復(fù)算法。充分利用了彩色圖像邊緣清晰的特點(diǎn)，較好的保留了物體的邊緣信息。
　　2、分析了點(diǎn)云配準(zhǔn)的原理，針對(duì)

3、傳統(tǒng)ICP算法對(duì)初值要求高，速度慢，容易陷入局部最優(yōu)解等缺點(diǎn)，將配準(zhǔn)過程分為了全局配準(zhǔn)和局部配準(zhǔn)，使用4PSC算法作為全局配準(zhǔn)算法，為后一步的局部配準(zhǔn)提供了良好的初值。然后對(duì)傳統(tǒng)的ICP算法進(jìn)行了詳盡的分析，提出了一種改進(jìn)的ICP算法，提升了配準(zhǔn)的效率。
　　3、在實(shí)驗(yàn)平臺(tái)Intel(R)酷睿(R)CPU，8GB內(nèi)存的硬件支持下，利用MATLAB行了仿真。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文中提出的修復(fù)算法和配準(zhǔn)算法提高了深度圖像的質(zhì)量，提升了點(diǎn)云

4、配準(zhǔn)的精度和速率，在室內(nèi)三維重建中應(yīng)用并取得良好的效果。
　　本文創(chuàng)新點(diǎn)主要在兩方面:
　　1、通過對(duì)彩色圖像過分割獲取間接的邊緣信息。一般的圖像分割的目的是基于邊緣信息將圖像劃分為有意義的區(qū)域，而過分割將進(jìn)一步對(duì)這一區(qū)域進(jìn)行分割，被過分割的區(qū)域即可代表彩色圖像的邊界。隨后將分割區(qū)域投射到經(jīng)幀間濾波預(yù)處理后的深度圖像，實(shí)現(xiàn)了對(duì)深度圖像的過分割。從而在實(shí)現(xiàn)深度圖像濾波的同時(shí)，更好的保留了深度圖像中物體的邊緣信息。
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