基于Kinect的深度数据融合算法优化与模型拼接应用

本文档探讨了"基于Kinect的深度数据融合方法"这一主题，发表于2014年，针对的是在信息技术领域的一项创新应用。Kinect是一款具有显著优势的新型深度相机，相较于传统的三维激光扫描仪，它具有成本较低、深度数据获取能力强大以及RGB影像与深度影像能同步获取的特点。然而，当处理大型室内场景的精细建模时，Kinect面临着数据量庞大、建模范围受限和对硬件环境依赖性高的挑战。 在解决这些问题的基础上，研究人员提出了一种基于Kinect深度影像的多模型数据融合方法。这种方法旨在通过整合多个模型，实现自动模型拼接，从而克服单个模型在复杂场景中的不足。这种方法的核心在于有效管理和融合来自不同Kinect设备的深度数据，使之能够在保持精度的同时，提高建模效率和范围。 论文的作者团队由呙维、胡涛和朱欣焰组成，他们分别代表了三维建模、模式识别和空间信息服务等多个研究领域。他们的研究得到了国家“863”计划和中央高校基本科研业务费专项基金的资助。文章详细描述了数据融合算法的设计，包括体元数据的处理、数据融合策略，以及如何通过两组实验来验证其有效性，最终证明了该方法在模型拼接方面取得了良好的效果。 关键词如Kinect传感器、深度影像、体元数据、数据融合和模型拼接，揭示了这篇论文的研究焦点。该研究对于提高基于Kinect的室内建模技术具有重要意义，也为未来的深度相机在工程、地理信息系统等领域应用提供了新的思路和技术支持。 总结来说，本文是关于利用Kinect技术改进室内建模的方法论探索，通过数据融合优化了深度信息处理，展示了在实际场景中提升建模质量和效率的实用策略。这是一篇对工程技术领域有重要参考价值的论文。