飞行时间3维相机的多视角散乱点云优化配准

针对目前基于飞行时间(TOF)原理的3维相机实现物体完整表面的3维点云重建过程中,多视角散乱点云配准精度低的问题,提出一种优化配准方法。该方法通过构建一个目标功能函数,并结合相邻点云的转换矩阵对该目标函数进行最小化求解,直接获取任意位置的点云到基准点云所处坐标系的绝对转换矩阵,避免了对连续点云之间的配准而引起误差的累加。对不同的物体进行实验,实验结果表明,该方法在保证点云配准速度的同时,提高了多视角点云配准的精度,物体点云模型重建效果较好,有利于实现后期3维曲面网格的重建。     

彩色图约束的二阶广义总变分深度图超分辨率重建

目的 针对深度图像分辨率非常低的问题,结合同场景高分辨率彩色图像,提出一种基于彩色图约束的二阶广义总变分深度图超分辨率重建方法。方法 首先将低分辨率深度图映射到高分辨率彩色空间;然后利用二阶广义总变分模型,将带有边缘指示函数的高分辨率彩色约束项作为正则项,使得深度图像超分辨率重建问题变成最优求解问题;最后通过迭代重加权和原—对偶方法进行求解。结果 实验结果表明,本文方法可以有效地保护图像的边缘结构,在定性和定量两个方面都可达到很好的效果。结论 本文方法可以有效地解决深度图分辨率非常低的问题。