基于Kinect深度图像的三维重建

随着机器视觉理论的发展和硬件技术的进步,三维重建在生产、生活中的应用越来越广泛,基于Kinect传感器的三维重建得到广泛的应用。针对于现有的Kinect传感器获得的深度图像深度信息丢失的问题,提出了一种新的基于均值滤波的方法对深度图像进行去噪,并对深度图像进行预处理,获取三维点云,用迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法完成点云的精确配准,从而得到配准后物体表面三维点云,并完成物体的三维重建。     

基于Kinect的实物地质标本三维重建

基于多视点图像运动结构恢复的三维重建方法相当耗时且鲁棒性低,针对以上问题,提出了一种基于Kinect的实物地质标本的三维重建方法. 首先使用GrabCut算法提取前景目标,结合原始深度图像生成对应视角的点云,再基于SIFT特征利用RANSAC算法执行点云粗对准,然后在ICP算法中引入异常值拒绝方法和动态调整权重思想进行点云精细配准,最终重建出完整三维点云模型. 实验结果表明该方法能快速重建出良好的实物地质标本三维点云模型,能有效处理标本缺少结构特征的情况,并且鲁棒性高.     

基于Kinect的三维重建技术综述

详细介绍了三维重建和Kinect工作原理;对现有利用Kinect进行三维重建的技术方法进行了说明,重点对配准过程中的迭代就近点(ICP)算法的相关改进进行分析和比较;并在上述基础上对Kinect Fusion做了介绍和说明,列举其最新改进和应用;最后对基于Kinect的三维场景重建的发展趋势进行了简单总结和展望.     

基于Kinect的轴类零件三维重建研究

使用Kinect采集的深度数据,进行了轴类零件三维重建算法的研究。首先借助Kinect获取深度和彩色数据,通过坐标转换将深度信息转换成三维点云数据;其次提取出感兴趣目标的点云数据,根据点云数据的噪声特点,并对其进行滤波降噪处理;然后进行点云分割获得点云集,最后对各点云集进行结构参数化分析。实验结果表明,本文算法能够精确、高效地实现轴类零件的重建。     

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。     

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。     

基于Kinect v2三维重建的研究与实现

随着计算机视觉技术的蓬勃发展,三维模型重建成为研究热点。选用第二代Kinect作为三维模型重建的数据采集外设,获取具有深度信息的点云数据;然后用KinectFusion SDK对物体进行重建,并利用Matlab和Visual C++对点云数据进行降低噪声处理,并对三维点云数据进行Delaunay三角剖分,建立物体表面的拓扑关系,实现了三维物体的重建。     

基于Kinect深度信息的实时三维重建和滤波算法研究

分析了基于Kinect输出的深度数据进行场景实时三维重建的算法。针对实现过程中出现的深度图像噪声过大的问题,根据其信号结构的特点给出了改进的双边滤波算法。新算法利用已知的深度图像噪声范围,将权值函数修改为二值函数,并结合RGB图像弥补了缺失的深度信息。实验表明,新算法无论是在降噪性能还是计算效率上,都大大优于已有的双边滤波,其中计算速度是原始算法的6倍。     

实时三维重建算法的实现——基于Kinect与单目视觉SLAM的三维重建

作为计算机视觉技术的一个重要分支,基于单目视觉的三维重建技术以其要求简单、成本低廉、易于实现等优点,得到了越来越多的关注。在室内环境下就智能机器人的同步定位以及环境地图创建（SLAM）算法展开了研究,引入RGB-D相机Kinect直接获取3D场景的深度信息,实现了一种基于单目视觉SLAM与Kinect的实时三维重建方法。     

基于Kinect的人体实时三维重建及其应用

目前,人体三维重建技术在建模前一般需要采集从多个视角观察人体的数据,并限定人体的姿势,不能很好地用于需要人体模型的交互式应用中.针对这个问题,提出一种基于单个Kinect的渐进式人体重建方法.首先结合特征点检测算法和校错处理,对深度视频帧中人体上的特征点进行定位;其次对身体尺寸进行测算或估算,并在对视频流的处理中渐进式地补充与完善;最后根据以上信息对人体进行分块参数化建模和合成,得到人体模型.实验结果表明,在尺寸不完整的情况下,该方法即可重建包含肢体结构语义的完整人体,易于实现局部模型或姿势的修改,并在虚拟试衣应用中体现出良好的实时性和交互性.     

基于Kinect三维重构的特征点提取改进

针对机器人在复杂的室内环境中,因提取特征点低效率、高失真造成性价比较低的问题,提出一种改进的SIFT特征点提取与匹配算法,并在此基础上构建基于Kinect的SLAM系统。SLAM系统前端对SIFT特征点提取法进行改进,使用高斯分离模糊函数,提高SIFT算法提取特征点的速度,并且使用RANSAC筛选不稳定特征点。本文所提出的改进型SIFT特征点提取法的SLAM系统可以对复杂与空旷的室内环境高效率、低失真的重构。     

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.     

单Kinect+回转台的全视角三维重建

为了解决当前全视角三维扫描系统价格昂贵操作复杂的问题,提出利用1台Kinect和1个回转台来构建全视角三维模型的方法。研究涉及点云预处理、点云配准、全局误差修正以及色差修正等技术。首先使用Kinect采集数据并预处理,结合转台约束利用图像几何特征进行粗配准,随后使用迭代最近点（Iterative closest point,ICP）算法实现点云的精确配准。对于累积误差导致的闭环问题以及不同角度拍摄引起的色差问题,通过全局误差修正与色差修正算法处理,提升重建结果的精度。实验结果表明：该方法可以实现三维物体的全视角重建,并在精度上优于微软的KinectFusion方法。     

3D Reconstruction by Kinect Sensor:A Brief Review

While Kinect was originally designed as a motion sensing input device of the gaming console Microsoft Xbox 360 for gaming purposes, it＇s easy-to-use, low-cost, reliability, speed of the depth measurement and relatively high quality of depth measurement make it can be used for 3D reconstruction. It could make 3D scanning technology more accessible to everyday users and turn 3D reconstruction models into much widely used asset for many applications. In this paper, we focus on Kinect 3D reconstruction.     

基于深度图像的三维场景重建系统

针对计算机图形学和视觉领域研究热点--三维场景重建,首先分析了 Kinect v2 (Kinect for Windows v2 sensor)获取深度图像的原理,说明深度图像噪声的来源。然后根据获取 深度图像的原理设计一种算法对点云采样范围进行裁剪。其次对点云离群点进行去除,填补点 云孔洞,以提高重建质量。常见的三维场景重建大都采用了 KinectFusion 的一个全局立方体方 案,但只能对小范围内的场景进行重建。对此设计了一种对大场景进行点云匹配的 ICP 算法。 最后对点云进行曲面重建,实现一套低成本、精确的针对大场景的三维重建系统。     

Reconstructing 3D human models with a Kinect

Three‐dimensional human model reconstruction has wide applications due to the rapid development of computer vision. The appearance of cheap depth camera, such as Kinect, opens up new horizons for home‐oriented 3D human reconstructions. However, the resolution of Kinect is relatively low, making it difficult to build accurate human models. In this paper, we improve the accuracy of human model reconstruction from two aspects. First, we improve the depth data quality by registering the depth images captured from multi‐views with a single Kinect. The part‐wise registration method and implicit‐surface‐based de‐noising method are proposed. Second, we utilize a statistical human model to iteratively augment and complete the human body information by fitting the statistical human model to the registered depth image. Experimental results and several applications demonstrate the applicability and quality of our system, which can be potentially used in virtual try‐on systems. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.