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基于Kinect深度图像的三维重建
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更新于2023-05-30
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随着机器视觉理论的发展和硬件技术的进步,三维重建在生产、生活中的应用越来越广泛,基于Kinect传感器的三维重建得到广泛的应用。针对于现有的Kinect传感器获得的深度图像深度信息丢失的问题,提出了一种新的基于均值滤波的方法对深度图像进行去噪,并对深度图像进行预处理,获取三维点云,用迭代最近点(Iterative Closest Point, ICP)算法完成点云的精确配准,从而得到配准后物体表面三维点云,并完成物体的三维重建。
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基于基于Kinect深度图像的三维重建深度图像的三维重建
随着机器视觉理论的发展和硬件技术的进步,三维重建在生产、生活中的应用越来越广泛,基于Kinect传感器的
三维重建得到广泛的应用。针对于现有的Kinect传感器获得的深度图像深度信息丢失的问题,提出了一种新的基
于均值滤波的方法对深度图像进行去噪,并对深度图像进行预处理,获取三维点云,用迭代最近点(Iterative
Closest Point, ICP)算法完成点云的精确配准,从而得到配准后物体表面三维点云,并完成物体的三维重建。
李务军,吴斌
(西南科技大学 信息工程学院,四川 绵阳 621000)
摘要 摘要:随着机器视觉理论的发展和硬件技术的进步,
关键词关键词:Kinect传感器;
0引言引言
三维重建技术是人工智能、机器视觉和虚拟现实等领域的热点和难点,也是人类目前研究内容的重大难题之一。三维重建
技术已经广泛用于生物医学成像、机器人遥操作系统、人机交互等领域。三维重建主要针对人机交互界面中重构出的虚拟场
景,目前国内外对于现实场景的三维重建也有所研究[12]。
三维重建工作可以分为3个步骤。首先,通过对待构建物体的大量信息点坐标的检测来获取点云信息;其次,对于已获取
的散乱点云进行预处理;最后,对于由不同方向得到的点云进行配准[3],使它们同处于同一世界坐标下。通过融合这些点
云信息,就可对实际场景进行三维重构。
现有的三维重建技术可分为被动式技术和主动式技术。被动式技术利用自然光反射拍摄的图片,通过一系列算法计算得到
物体的三维坐标,如structure from motion[4]和multi-view stereo[5]。主动式技术是直接测量物体的深度信息,如采用结
构光的Kinect[6]和采用time of fliht技术的CamCube[7]。在本文中,将会根据Kinect传感器得到的深度图像,并以用户的
视角来对真实场景进行三维重构。通过三维重建技术,可以在计算机中生成一个可交互的可视化系统,当用户在一个固定的摄
像机前面移动时,就可以通过可视化系统观看到重构的三维场景,并且可以看到其自身所处的环境情况。这也是三维重构研究
所要达到的效果。
1Kinect工作原理工作原理
1.1Kienct标定标定
Kinect是一种主动传感器,有3个镜头,中间镜头是RGB彩色摄像机,左右两边镜头分别是红外线发射器和红外线CMOS
摄像机所构成的3D结构光深度信息感应器。
在使用Kinect的摄像头之前,需要先对其进行标定,包括对彩色摄像头和红外摄像头。通过标定可以获取Kinect摄像头的
内外参数。在此次标定实验中,获取10幅标定所需要的图像数目,以获取更高的精度和更好的稳定性,拍摄到的深度图像和
RGB图像如图1所示(此处只显示1幅)。
1.2图像坐标转换
真实世界坐标系与深度图像坐标系的示意图如图2所示。真实世界坐标系是以Kinect为坐标原点的右手坐标系。而在深度
图像坐标系中,是以深度图像的原点作为坐标系原点的。因此,需要进行坐标转换,将深度图像的坐标系转换为以Kinect深度
摄像机中心为原点的真实世界坐标系。
标定之后的Kinect摄像机,可以看做理想的针孔成像模型。根据Kinect的参数以及本文需要,设定彩色图像和深度图像的
分辨率均为640×480。根据简单的相似三角形原理,得到转换之后的X、Y坐标分别为:
















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