Kinect點(diǎn)云數(shù)據(jù)與序列影像結(jié)合的三維重建技術(shù).pdf

1、隨著科技的發(fā)展，三維重建技術(shù)已經(jīng)被越來越多的用在各種領(lǐng)域，如虛擬現(xiàn)實(shí)與3D打印。微軟的Kinect設(shè)備以其便宜的價(jià)格和相對(duì)較好的點(diǎn)云質(zhì)量而被越來越多的使用在三維重建中。本文對(duì)基于Kinect RGB-D信息的三維重建進(jìn)行研究。主要研究內(nèi)容如下：
　　首先，本文重新標(biāo)定了深度相機(jī)和色彩相機(jī)的內(nèi)參及相對(duì)位置關(guān)系。在以往的 Kinect開發(fā)中，開發(fā)人員均使用廠家給出的粗略的相機(jī)參數(shù)，并且目前還未出現(xiàn)精度較高的標(biāo)定方法來計(jì)算RGB相機(jī)與深

2、度傳感器之間的相對(duì)位姿關(guān)系。這不僅導(dǎo)致點(diǎn)云質(zhì)量下降，而且成為RGB-D數(shù)據(jù)融合的阻礙。本文分析了Kinect成像原理，并用棋盤格標(biāo)定的方法，較為準(zhǔn)確的建立了深度信息與彩色信息之間的聯(lián)系，使彩色信息也得到了充分的利用。
　　其次，針對(duì) Kinect點(diǎn)云質(zhì)量較差的問題，本文對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的優(yōu)化提出了一些改進(jìn)方案。對(duì)于 Kinect數(shù)據(jù)的優(yōu)化，我們分為兩個(gè)步驟，即深度圖級(jí)別的優(yōu)化及點(diǎn)云級(jí)別的優(yōu)化。經(jīng)過兩個(gè)步驟的優(yōu)化，一定程度上減少了噪聲對(duì)點(diǎn)

3、云數(shù)據(jù)的影響，并刪除了較多錯(cuò)誤點(diǎn)，獲得了更高質(zhì)量的點(diǎn)云。
　　然后，本文提出一種基于點(diǎn)云與RGB信息的聯(lián)合配準(zhǔn)算法。該算法對(duì)傳統(tǒng)的基于 RGB-D數(shù)據(jù)的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法進(jìn)行改進(jìn)，首先分別提取兩個(gè)視角點(diǎn)云的 SIFT特征點(diǎn)，然后進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，找到對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)，接著將這些二維特征點(diǎn)轉(zhuǎn)換為三維點(diǎn)云，最后利用奇異值分解的方法，通過這些點(diǎn)云算出兩片點(diǎn)云的相對(duì)變換矩陣，并將此矩陣作為 ICP配準(zhǔn)的初始值，進(jìn)行精配準(zhǔn)，使配準(zhǔn)達(dá)到了更高的精度。