Kinect深度数据融合方法：模型自动拼接与优化

"该论文研究了基于Kinect传感器的深度数据融合方法，旨在解决使用Kinect进行大室内场景精细建模时遇到的数据量大、建模范围有限和硬件环境依赖性强的问题。研究提出了一种多模型数据融合技术，通过自动拼接基于Kinect深度影像的多个模型来改善建模效果。实验验证表明，这种方法能够取得良好的模型拼接效果。该研究受到国家‘863’计划和中央高校基本科研业务费专项基金资助。" 本文主要探讨了Kinect传感器在三维建模中的应用及其挑战。Kinect作为一款新型深度相机，相比传统的三维激光扫描仪，具备价格亲民、数据采集能力强以及能同时获取RGB影像和深度影像等优点。然而，在构建大型室内场景模型时，它会面临数据处理量大、建模范围受限以及对硬件环境要求高等问题。 为了解决这些问题，作者提出了基于Kinect深度影像的多模型数据融合策略。这一方法的核心是通过融合多个独立的模型，扩展建模范围，减少对硬件环境的依赖，并有效地处理大量数据。通过自动拼接不同模型，可以实现大场景的无缝连接，提高整体建模的精度和完整性。 论文中提到了两组实验，这些实验旨在验证所提出的数据融合方法的有效性。实验结果证明，该方法能够成功地实现模型之间的自动拼接，显著提升了模型的拼接质量。这为使用Kinect进行室内精细建模提供了一个有效且实用的解决方案。 此外，该研究的作者团队包括呙维、胡涛和朱欣焰，他们分别来自武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，专注于三维建模、模式识别和空间信息服务等相关领域。论文被分类在TP391类，即信息技术，具有较高的学术价值，并被赋予了A级文献标志码，表明其在科研领域的贡献和影响力。 这篇论文的研究成果对于利用Kinect进行三维建模有着重要的实践意义，特别是在大数据处理和模型融合技术上，为同类研究提供了新的思路和参考。通过优化数据融合和模型拼接过程，Kinect在室内场景建模的应用将更加广泛和高效。