基于RGB-D数据的目标分割与实时重建方法

应用RGB-D传感器进行三维重建具有速度和成本的优势,并可获取纹理信息,但扫描数据易受干扰。针对有干扰的外部环境,提出一种基于RGB-D数据的目标分割与重建方法。首先为改善输入图像质量,采用多帧叠加的中值滤波对信息缺失的位置进行预处理。接着,利用静态减除和动态3D Mean-shift相结合的方法分割目标,实现对目标物体的实时定位。最后使用一种优化的点到面ICP方法进行配准,并在此基础上利用随机抽样算法对点云的配准进行加速。采用该方法实现的原型系统能够支持含有背景和一定干扰下的小物体配准,且能有效提高三维重建的速度和自动化程度。     

利用飞行时间三维相机的非刚体形状三维重建

针对目前基于飞行时间原理的三维测距相机捕获数据分辨率低、噪声大,无法直接使用的问题,提出一种非刚体形状三维重建算法.首先对不同角度拍摄的深度图像数据进行分割、去噪等预处理;然后对生成的网格序列进行刚体对齐、选取关键帧网格,以减少运动模糊和数据冗余的影响,并进行全局非刚体配准和网格变形来减少静物或人体扫描中的非刚体误差;...     

快速非刚体人体运动三维重建

为了实现基于单目深度传感器的快速非刚体人体运动三维重建,提出一种基于骨架的非刚体人体运动点云融合算法.首先利用分割的人体局部点云配准,对深度传感器提取的人体骨架进行修正,提高了骨架提取的准确性;当相邻2帧之间存在较大人体运动时,利用骨架驱动人体表面点云进行点云粗配准;在粗配准的基础上,利用非刚体点云融合算法进行点云的精细配准,得到精确的表面重建.实验结果表明,该算法能够鲁棒地重建快速非刚体三维人体运动.     

一种区域层次上的自动点云配准算法

针对目前已有的三维点云配准算法直接在全局上进行配准,不能有效地处理重叠比例较低和重叠区域特征不明显的三维点云数据的问题,提出一种区域层次上的自动点云配准算法.首先利用刚体变换的低维性质,把区域作为基本的配准对象,将全局配准分解为多个规模更小的区域配准,通过重叠的区域恢复区域间局部的刚体变换;其次引入可信性和一致性的概念,通过求解一个优化问题从一系列区域配准中得到全局配准;最后用稀疏ICP算法进行精确配准.实验结果表明,该算法在保持对噪声和离群点鲁棒的前提下可以正确配准重叠比例更低的点云,适用范围更广泛.     

一种融合纹理的三维图像重建快速实现方法

为了得到完整的三维模型,介绍了一种融合纹理的三维图像重建快速实现方法。通过对不同视角的深度图像的手动粗配准、ICP算法精配准以及全局配准得到这些深度图像的旋转平移矩阵。通过vrippack,三维重建出完整的三维图像,用TextureStitcher对得到的三维图像进行纹理映射,从而实现融合纹理的三维图像的快速重建。文中在论述配准算法主要思想和实现步骤的同时,也用实验验证了方法的可行性与通用性。     

基于单类Kinect的人体三维重建与优化

使用单一运动的类Kinect深度相机重建和优化静态3D全身人体模型.首先针对类Kinect深度相机产生噪声原因提出一种降噪处理方法进行降噪.结合深度信息和RGB信息获取匹配块,使用高斯混合模型进行局部配准和逐层封闭曲线拟合方法进行全局配准,结合改进方向距离函数进行合并,最后使用泊松表面重建方法获取三维模型.实验结果表明,该方法能够重建出较高精度的三维人体模型.     

基于Kinect的人体三维重建方法

通过Kinect体感仪,实现人体三维重建.使用Kinect体感仪,扫描获取人体三维数据,利用深度数据转换算法实现二维顶点的三维化,再通过红外相机姿态跟踪算法进行顶点集配准,求解出相机每次的相对位移与转动角度,实现相机姿态跟踪,并将每次拍摄到的点集转换到同一全局坐标系下,使用晶格化显示集成算法将点云集成到提前划分好精度及尺寸的体素晶格中,最后利用投影映射算法获得可视化的人体三维立体模型.使用Kinect体感仪及三脚架等辅助设备方便快捷地获取人体三维重建结果,并通过3D打印技术对模型进行输出.该研究实现了人体三维重建中人体扫描、处理、重建、输出全流程.     

场景目标的稀疏序列融合三维扫描重建

针对场景扫描深度图数据量大、匹配误差累积导致重建结果漂移以及耗时高的问题,提出一种场景级目标的稀疏序列融合三维扫描重建方法.首先,对深度图序列采样以筛选支撑深度图;其次,在支撑深度图子集上划分扫描片段,各扫描片段内执行深度图匹配融合生成表面片段;再次,利用表面片段几何特征执行局部多片段间的连续迭代配准,优化各扫描片段的相机位姿;最后,融合支撑深度图序列生成场景目标三维表面.在消费级深度相机采集的深度图序列和SceneNN与Stanford 3D Scene这2个公开数据集上进行测试,将稀疏序列融合与稠密序列融合方法进行比较.实验结果表明,该方法可将配准过程的均方根误差降低16%～28%,使用8%～54%的数据量即可完成稀疏序列融合,运行时间平均缩短56%;同时,增强了扫描过程的有效性和鲁棒性,显著地提高了扫描场景的重建质量.     

ICP算法在文物三维重建中的应用

三维结构光扫描技术作为一种新型的三维数据获取技术,被广泛应用于文物的三维重建中。目前,这项技术在数据获取方面有很多优势,但是在点云数据配准方面还有一些需要优化的地方,特别是在处理大量点数据,为保证配准结果的精确性,就需要对点云数据的配准算法就行优化。利用手持式三维结构光扫描仪获取文物三维数据,在Artec studio9软件中将原始三维数据以ply格式导出为原始点云数据,然后基于Matlab软件对ICP算法通过编程优化,将原始点云数据再通过优化后的ICP算法进行配准,得到文物三维模型的构建数据。实验分析表明,优化后的ICP配准算法不但能提升配准精确度,而且可以保证配准方向的合理性,使得配准得到更佳的展示效果。     

基于RGB-D相机的多视角机械零件三维重建

为了低成本且高效的实现对机械零件的三维重建和参数测量,研究了利用RGB-D相机从6个角度拍摄机械零件,获得零件不同角度的深度图像与彩色图像,通过坐标转换将深度图像转换成点云数据。首先利用滤波算法去除点云噪声,分割出机械零部件的点云数据,并利用PCA主成分分析法计算点云数据的法向量;使用最近点迭代算法（ICP）实现相邻三视角点云数据的配准,得到正背面的点云,将正背面点云进行旋转融合得到最终的目标点云数据;最后使用泊松重建算法得到完整闭合的零件三维模型。实验结果表明本文的三维重建方法具有较好的鲁棒性和准确性,重建得到的三维模型细节清晰,点云误差较小。     

一种改进的RGB-D SLAM室内空间三维重建方法

提出一种改进的基于ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)的RGB-D SLAM室内三维重建方法。前端利用改进的RANSAC(Random Sample Consensus)算法提升特征点匹配精度,结合PnP(Perspective-n-Point)实现点云图像的精确配准;后端采用位姿图进行优化,降低噪声数据对重建的影响;并利用回环检测控制重建过程中的误差累积。实验结果表明,所提出的特征点匹配方法能显著提高特征点的匹配精度,正确匹配率约为94%,较传统RANSAC算法提升6.5%;所提方法与传统RGB-D SLAM重建方法相比,重建结果质量更优,其中相机估计轨迹与真实轨迹互差RMS结果更佳,RMS值均小于0.08m。     

一种快速的三维扫描数据自动配准方法

研究了两幅和多幅深度图像的自动配准问题.在配准两幅深度图像时,结合二维纹理图像配准深度图像,具体过程是:首先,从扫描数据中提取纹理图像,特别地,针对不包含纹理图像的扫描数据提出了一种根据深度图像直接生成纹理图像的方法;然后,基于SIFT(scale-invariant feature transform)特征提取纹理图像中的兴趣像素,并通过预过滤和交叉检验兴趣像素等方法从中找出匹配像素对的候选集;之后,使用RANSAC(random sample consensus)算法,根据三维几何信息的约束找出候选集中正确的匹配像素对和相对应的匹配顶点对,并根据这些匹配顶点对计算出两幅深度图像间的刚体置换矩阵;最后,使用改进的ICP(iterative closest point)算法优化这一结果.在配准多幅深度图像时,提出了一种快速构建模型图的方法,可以避免对任意两幅深度图像作配准,提高了配准速度.该方法已成功应用于多种文物的三维逼真建模.     

顾及RGB-D图像的刚性点云鲁棒配准方法

RGB-D相机作为一种常见的便携式三维数据采集工具被广泛使用于计算机图形学、计算机视觉等诸多领域,然而,由于设备的物理误差、光照干扰等因素,采集的三维点云中往往包含大尺度噪声,现有的点云配准方法处理这类数据时无法取得理想的配准结果,进而影响后续三维重建的质量.为了解决这一问题,提出一种鲁棒的基于RGB-D图像的刚性点云配准方法.首先,提出一种基于全变分和各向异性二阶算子的点法向估计方法,能够有效地去除点法向的噪声并且较好地保持尖锐和非线性光滑特征;其次,联合RGB图像的纹理信息和点云的几何信息设计了一种复合特征描述子,能够在包含噪声的点云上鲁棒地提取初始匹配点;最后,采用一种快速的全局配准方法计算待配准点云之间的刚性变换.在多组合成及真实点云数据上进行配准实验,并从视觉效果和配准误差2个方面对实验结果进行分析,分析结果表明,所提方法能够鲁棒地配准大噪声干扰的点云数据,验证了方法的有效性.     

基于Kinect的旋转刚体三维重建方法

针对在非匀速非定轴旋转条件下利用Kinect进行刚体三维重建问题,提出一种改进的基于Kinect传感器的旋转刚体三维重建方法。首先利用Kinect采集深度图像,然后用改进的加权ICP(Iterative Closest Point)算法在非匀速非定轴旋转条件下进行配准,再将各点云变换到同一坐标系下,最后根据所得点云生成三维模型表面,通过GPU(Graphic Processing Unit)编程技术来提高计算速度以满足实际需求。实验结果表明:该方法具有重建效果良好的特点。     

大视场视频全景图快速生成方法

针对视频图像拼接中配准误差的积累问题,提出一种适合大面积静态场景观测的视频全景图快速生成方法,包括摄像机在一维单幅扫描方式和二维多幅扫描方式下的视频全景图的直接拼接算法。实验结果表明,无论摄像机工作在单幅方式还是多幅方式下,该方法都可以快速、准确地拼接出较高质量的视频全景图像,能有效避免局部配准误差的积累与传播,并解决一般全局配准算法复杂费时的问题。     

基于Dividing Rectangles的多模态

为了准确、可靠地配准多模态医学图像,提出了一种基于互信息的全局优化配准算法。该算法首先提取出目标物体的外轮廓面,再用迭代最近点方法初步对齐图像;然后用确定性的全局优化方法—Dividing Rectangles搜索归一化互信息的全局最优解。该算法利用图像的特征信息,为Dividing Rectangles方法提供了一个较好的初始配准位置,并充分利用了Dividing Rectangles方法在小范围内的高效搜索能力。实验结果表明,对于3维人体脑部数据,该算法配准精度高、速度快,而且有效地避免了配准过程中出现的局部极值。     

直方图估计互信息在非刚性图像配准中的应用

提出了一种对非刚性三维医学图像进行弹性配准的新方法,配准判据是基于二维联合直方图估计得到的两幅图像灰度之间的互信息．首先最大化全局互信息,实现两幅图像之间的全局仿射配准,然后将两幅图像的重叠部分均匀地划分成互为重叠的体积子块,再最大化对应体积子块的图像灰度之间的互信息,实现每对对应子块的局部刚体配准,将每个子块的中心作为一一对应的控制点．最后利用这些控制点对结合薄平板样条插值法实现全局弹性配准．     

基于薄板样条的非刚体医学图像配准

非刚体图象配准是非线性的图像配准方法,它能够实现图像之间的配准,为提高医学图像配准精度,对于形变较大的多模图像的配准等都有着重要的作用.提出了一种基于薄板样条的3D/2D非刚体医学图象配准算法,算法首先提出一个混合能量公式,在配准的过程中,用薄板样条法实现全局配准,并通过仿真退火算法进行迭代,以缩小并确定变形的待配准区域.在局部的待配准区域,采用互信息的方法进行配准.解决了因特征点不足引起的不完整匹配问题,使得图像连续平滑,以得到较优的配准效果.     

古遗址多视点云的渐进式三维配准*

为实现古遗址场景多分辨率点云的精确配准,提出一种基于序列迭代的多视点云三维配准方法。利用反向投影确定两点集的重叠区,基于法向量计算定标球球心坐标,实现相邻点云的准确融合;利用基于马氏距离计算相邻点云的三维边缘点,通过在迭代过程中不断优化转换矩阵,逐步提高配准精度,消除部分重影现象。唐小雁塔和西汉古墓的工程实践表明,该方法能有效抑制序列配准的累积误差,具有有效性和鲁棒性,可应用于古遗址的数字化保护与虚拟展示领域。     

基于改进模拟退火算法的医学图像配准

基于互信息的图像配准方法被广泛应用于医学图像配准,但其目标函数常常存在许多局部极值,干扰配准结果.提出了改进的下降单纯形-模拟退火混合算法.利用快速的下降单纯形法作局部搜索获得局部极值,再利用具有全局优化能力的模拟退火法来获取全局极值,从而实现CT-MR多模医学图像配准.实验表明,该混合算法与传统的单一算法相比,配准精度高,速度快.