基于Kinect的深度数据融合算法优化与模型拼接应用
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更新于2024-08-13
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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。
2016-04-07 上传
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