Kinect驱动的RGB-D数据采集与Matlab平台下的三维重建技术

本论文主要探讨了如何利用Kinect这一高性能、成本效益高的深度图像获取设备，搭建一个基于RGB-D（即同时包含色彩和深度信息）数据的三维场景重建平台。Kinect的工作原理、历史发展以及软硬件环境设置是文章的起点，着重介绍了如何从其获取深度图像和彩色图像，并进行初步处理，包括深度图像的筛选、点云注册、颜色补充，从而形成彩色三维点云。 文章深入研究了点云层面的形状识别与拟合技术，利用随机抽样一致性算法来识别和拟合点云中的平面、球体和圆柱体。为了实现连续点云的精确匹配和地图注册，文中对比了两种配准方法：迭代最近点算法（ICP）和正常分布变换（NDT），并通过MATLAB的视觉工具箱、自动导航工具箱和图像处理工具箱进行实施，优化长距离测量中的累积误差。 在MATLAB平台的支持下，作者设计了一个实时仿真系统，通过AppDesigner创建了用户友好的人机交互界面，包括环境配置、设备连接、点云文件导入等功能。章节详细介绍了MATLAB的基本介绍以及关键模块如AppDesigner和其他辅助模块的作用。 第3章中，作者详细解析了Kinect的硬件结构，配置步骤，以及RGB-D图像的融合过程，包括降采样技术，如随机降采样和网格化降采样，以及不同采集方法的实验结果对比。这些步骤对于确保数据质量至关重要。 点云层面的物体形状识别与拟合部分，作者介绍了如何处理点云文件，以及采用的具体方法，这些都是三维重建过程中不可或缺的技术环节。 本论文的核心内容涵盖了Kinect硬件的使用、RGB-D数据处理、点云分析与形状识别、配准算法的选择与优化，以及基于MATLAB的平台搭建和人机交互设计，为低成本的三维场景重建提供了实用的解决方案和技术支持。