基于特點(diǎn)的三維模型與深度圖配準(zhǔn).pdf

1、虛擬現(xiàn)實(shí)經(jīng)常需要將虛擬物體與真實(shí)場景進(jìn)行融合，構(gòu)建新的場景。在構(gòu)建場景時(shí)，一般由特殊的掃描儀掃描物體對(duì)象，然后對(duì)物體對(duì)象進(jìn)行重建，最后將重建得到的物體融入真實(shí)場景中，起到增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的效果，但是，重建得到的物體往往是點(diǎn)采樣狀態(tài)和不完整的，所以這樣會(huì)導(dǎo)致缺乏真實(shí)感。另外，網(wǎng)格模型很難實(shí)時(shí)的從掃描得到的深度圖中重建出來。因此，為了快速的在場景中融入拍攝對(duì)象的三維模型，有效的方法是根據(jù)掃描得到的深度圖在數(shù)據(jù)庫中檢索到對(duì)應(yīng)的三維模型，然后替換對(duì)應(yīng)的

2、深度圖數(shù)據(jù)。假設(shè)檢索的工作已經(jīng)完成，為了得到比較真實(shí)的合成場景，則需要對(duì)三維模型與深度圖進(jìn)行配準(zhǔn)，本文提出了基于特征點(diǎn)的三維模型與深度圖配準(zhǔn)方法。
　　 首先，采用SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法的框架提取三維模型與深度圖上的特征點(diǎn)。其中，為了順利地將SIFT算法擴(kuò)展到三維模型中，我們給出了圖形中SIFT算法用到的相關(guān)概念描述。對(duì)于深度圖，首先將其轉(zhuǎn)換成三角網(wǎng)格，然后采用類似三維

3、模型中的方法進(jìn)行處理，由于深度圖在深度域上存在不連續(xù)性，在提取特征點(diǎn)時(shí)，需要對(duì)深度圖進(jìn)行預(yù)處理。
　　 其次，為了計(jì)算匹配的特征點(diǎn)對(duì)，需要對(duì)特征點(diǎn)構(gòu)建特征描述符。我們嘗試了兩種特征描述符：三角網(wǎng)格梯度直方圖和旋轉(zhuǎn)圖。其中，重點(diǎn)分析了鄰域范圍選擇對(duì)特征描述符的影響，并且提出了基于分辨率的鄰域選擇方法。
　　 最后，根據(jù)特征點(diǎn)以及特征描述符，計(jì)算三維模型與深度圖之間的配準(zhǔn)矩陣。我們提出了基于特征點(diǎn)的投票配準(zhǔn)算法，該算法得到的