基于Kinect深度信息的實(shí)時(shí)三維重建和濾波算法研究.pdf

1、三維重建技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺、人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)等前沿領(lǐng)域的熱點(diǎn)和難點(diǎn),也是人類在基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究中面臨的重大挑戰(zhàn)之一,被廣泛應(yīng)用于文物數(shù)字化、生物醫(yī)學(xué)成像、動(dòng)漫制作、工業(yè)測(cè)量、沉浸式虛擬交互等領(lǐng)域。為了實(shí)現(xiàn)3D網(wǎng)絡(luò)視頻會(huì)議系統(tǒng),本文提出基于Kinect深度信息的實(shí)時(shí)三維重建算法,實(shí)時(shí)重建場(chǎng)景三維模型。
　　本文首先介紹了Kinect設(shè)備的系統(tǒng)結(jié)構(gòu),深度信息獲取的原理,攝像機(jī)標(biāo)定的基本原理,以及攝像機(jī)成像過程中的坐標(biāo)幾何轉(zhuǎn)換關(guān)系。針

2、對(duì)徑向畸變和切向畸變建立了數(shù)學(xué)模型,并對(duì)雙攝像機(jī)間的幾何關(guān)系建立模型。介紹基本原理后,本文設(shè)計(jì)Kinect標(biāo)定的流程與程序,并對(duì)Kinect中的彩色攝像機(jī)和紅外攝像機(jī)進(jìn)行一系列標(biāo)定實(shí)驗(yàn)。初步標(biāo)定結(jié)果表明,由于鐳射光散斑對(duì)紅外圖像的干擾,導(dǎo)致紅外攝像機(jī)出現(xiàn)較大標(biāo)定誤差。本文提出兩項(xiàng)改進(jìn)措施:遮擋紅外發(fā)射器,消除干擾源;將標(biāo)定環(huán)境設(shè)為日光充足的室內(nèi),增加紅外圖像亮度。改進(jìn)后的標(biāo)定結(jié)果表明,標(biāo)定誤差在合理范圍內(nèi);彩色攝像機(jī)和紅外攝像機(jī)內(nèi)部都已

3、經(jīng)完成了徑向畸變的矯正;切向畸變,由于其值較小可以不必進(jìn)行矯正;兩個(gè)攝像機(jī)之間,只有一個(gè)方向上的平移關(guān)系,其他平移分量和旋轉(zhuǎn)角度均很小,這一點(diǎn)也與實(shí)際Kinect外觀一致。
　　比較四種典型三維重建算法的優(yōu)劣性后,本文進(jìn)而詳細(xì)描述了基于Kinect深度信息的實(shí)時(shí)三維重建算法。針對(duì)深度圖像噪聲過大的問題,本文分析了噪聲的三個(gè)來源,建立隨機(jī)噪聲數(shù)學(xué)模型,并通過實(shí)驗(yàn)加以驗(yàn)證。根據(jù)深度信息及噪聲的信號(hào)結(jié)構(gòu)特點(diǎn),本文分別使用已有的中值濾波、

4、高斯濾波、雙邊濾波和聯(lián)合雙邊濾波,提出了改進(jìn)的高斯濾波和聯(lián)合雙邊濾波,對(duì)原始深度信息進(jìn)行處理,分析并比較了不同算法下的深度圖像和三維點(diǎn)云模型。對(duì)于雙邊濾波,使用均方誤差作為客觀評(píng)判標(biāo)準(zhǔn),研究了高斯參數(shù)對(duì)于雙邊濾波算法的影響。最后,對(duì)整個(gè)算法的性能進(jìn)行了分析,并針對(duì)速度瓶頸提出了加速方案。
　　本文提出的三維重建算法,能夠適應(yīng)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景,達(dá)到實(shí)時(shí)性能要求,提出的改進(jìn)聯(lián)合雙邊濾波算法去噪效果良好。但是,算法程序性能還不夠使得畫面流暢,需