基于Kinect的三維重建關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、三維重建(3D Reconstruction)是計算機視覺和圖形學領(lǐng)域的一個重要研究方向。其主要目的是為物體或者場景建立可用于計算機處理和分析的三維模型，研究成果可應(yīng)用于動畫制作，虛擬現(xiàn)實，逆向工程，機器人導航等領(lǐng)域。微軟公司生產(chǎn)的Kinect傳感器為三維重建數(shù)據(jù)的獲取提供了一種快捷方便的方式，有力的推動了三維重建技術(shù)的發(fā)展?；贙inect數(shù)據(jù)的三維重建一般分為四個步驟：深度圖像獲取、深度圖像轉(zhuǎn)換、點集配準、點云拼接。點集配準是其中的

2、關(guān)鍵步驟，點集配準的效率直接影響三維重建的精度。根據(jù)需要配準的目標的特性，點集配準可分為剛性配準和非剛性配準。本文分別針對剛性和非剛性的配準進行了研究。具體內(nèi)容如下：
　　1).提出了一種基于Spin-images和IRLS-ICP的深度圖像剛性配準算法。ICP算法是當前剛性配準的主流算法，但ICP算法對初始對應(yīng)關(guān)系敏感。針對這一問題，本文首先利用 Spin-images特征對點集進行粗配準，找到相鄰點云的大致對應(yīng)關(guān)系，在此基礎(chǔ)上

3、再利用ICP算法進行精確配準。在公共數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明提出的方法可以很好的用于剛性配準。
　　2).提出了一種基于IRLS-ICP-TPS的深度圖像非剛性配準算法。對于可能發(fā)生形變的非剛性物體進行三維重建時，剛性的配準方法不能有效的配準發(fā)生形變的點云；因此本文在ICP算法基礎(chǔ)上引入TPS算法來解決這一問題；首先使用IRLS-ICP找到兩個待配準點集中的控制點，作為計算非剛性系數(shù)的基礎(chǔ)。然后基于控制點，使用TPS計算出變換矩陣；