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3D-SIFT与4PCS融合的大数据量点云快速配准方法

测量点云与模型点云的配准是视觉定位的关键。针对测量点云数据量大且与CAD模型点云重叠率低造成视觉定位精度差、算法效率低的问题,提出一种基于三维尺度不变特征变换（3D-SIFT）与4点快速鲁棒匹配算法（4PCS）融合的测量点云与模型点云配准方法。首先利用深度相机对零件进行点云提取并对提取到的测量点云进行降噪和滤波处理;接着利用3D-SIFT特征点提取算法对测量点云和CAD模型点云进行特征点提取;最后把提取的特征点作为4PCS算法的初始值进行2种点云数据的配准。与常用的4PCS算法、Super-4PCS算法相比,在算法仿真与实际应用实验结果表明,本文算法在保证配准精度的前提下将配准速度提高30%以上。     

基于全局配准累积误差极小的人体RGB-D数据三维重建

针对RGB-D扫描数据获取和人体三维重建过程中存在扫描数据分辨率不高、噪声干扰影响较大、配准误差较大等问题,提出一种基于累积误差极小的RGB-D扫描数据全局配准的人体模型三维重建方法.首先采集人体扫描数据并进行预处理,去除噪声和背景;然后利用基于三维点特征描述符匹配求解局部扫描数据的粗略配准,并通过最近点迭代的方法进行精细配准;再构建局部配准数据加权图,通过最小生成树方法合并局部相邻帧数据来减少全局误差传播的影响,利用环闭合的方法解决累积误差问题并得到全局刚体配准结果;通过对全局刚体配准后的数据依次进行非刚体变换并不断融合配准后数据,解决扫描过程中的移动问题,进一步减少全局累积误差;最后利用全局配准结果和扫描数据中的颜色信息生成融合颜色信息的人体三维重建模型.利用2台Kinect设备扫描获取的人体全方位扫描数据进行实验的结果表明,该方法能够方便、高效地重建具有高度真实感的三维人体,而且重建生成的三维人体测量尺寸与真实人体尺寸之间的误差较小.     

基于特征点动态选择的三维人脸点云模型重建

针对典型的点云配准方法中伪特征点过多导致配准效率低和配准结果不精确的问题,提出一种基于特征点动态选择的三维人脸点云模型重建方法。该方法在粗配准阶段,采用动态特征矩阵求解法获取粗匹配特征变换矩阵以避免伪特征点的干扰。在精配准过程中,采用二次加权法向量垂直距离法在人脸流形表面选择更有效的特征点以减少伪特征点的数量,并采用基于特征融合与局部特征一致性的迭代最近点方法进行精配准。经过对比实验验证了算法的可行性,实验结果表明,提出算法能够实现高精度且快速的三维人脸点云模型重建,且均方根误差达到1.816 5 mm,相较于其他算法,在模型重建精度和效率方面都有所提升,具有良好的应用前景。     

多视角下的改进ICP算法

在逆向工程中,为处理庞大的三维点云数据,重建物体的表面,提出一种基于多视角的改进ICP算法。通过采集多视角下的点云数据,利用Delaunay三角剖分以及深度值信息对相邻两组点云的重合部分进行提取,根据三角面片重心与待测物体重心之间的距离将获得的点云数据进行分类配准,计算最优的旋转矩阵与平移向量,提高ICP算法的效率。实验结果表明,该算法能够提高配准精度,缩短配准时间,具有良好的稳定性。     

利用Kinect深度信息的三维点云配准方法研究

针对三维重建中的点云配准问题,提出一种基于点云特征的自动配准算法。利用微软Kinect传感器采集物体的多视角深度图像,提取目标区域并转化为三维点云。对点云进行滤波并估计快速点特征直方图特征,结合双向快速近似最近邻搜索算法得到初始对应点集,并使用随机采样一致性算法确定最终对应点集。根据奇异值分解法求出点云的变换矩阵初始值,在初始配准的基础上运用迭代最近点算法做精细配准。实验结果表明,该配准方法既保证了三维点云的配准质量,又降低了计算复杂度,具有较高的可操作性和鲁棒性。     

基于建筑物轮廓的地面激光点云与影像匹配点云配准研究

为了高精度融合异源数据,进而充分表达建筑物的顶面及立面信息,提出基于建筑物轮廓特征的地面激光点云与影像匹配点云配准方法.通过边缘估计提取影像匹配点云建筑物屋顶轮廓,利用α-shape算法匹配提取地面激光点云建筑物屋檐轮廓,运用主成分分析算法、质心约束及罗德里格斯公式实现两种轮廓点云的粗配准,根据ICP算法完成精配准.实验结果表明该方法能够实现跨模态数据的优势互补,有效提高影像与点云配准的计算效率和配准精度.     

基于局部特征的点云配准算法

针对覆盖率较低的点云,提出一种基于局部特征的点云配准算法。首先提取点云 的局部深度、法线偏角和点云密度等局部特征,得到局部特征描述子;然后计算局部特征集的 相关性,得到相关候选点集;再次通过删减外点达到点云粗配准的目的;最后采用基于旋转角 约束和动态迭代系数的改进迭代最近点(ICP)算法,实现点云的细配准。实验结果表明,基于局 部特征的点云配准算法可以实现覆盖率较低点云的精确配准,是一种精度高、速度快的点云配 准算法。     

基于改进迭代最近点算法的接骨板贴合性快捷计算方法

为了快速计算出接骨板在断骨表面的最佳贴合位置,以减少手术中接骨板反复调整的次数,提出了一种基于改进迭代最近点（ICP）算法的接骨板贴合性快捷计算方法。首先,由医生指导在断骨表面选取贴合区域,并利用接骨板表面点的法向量之间的夹角提取接骨板的内曲面点云;然后,在对两组点云模型进行平滑处理并采用格点采样的方式来简化点云模型后,利用点云之间的特征关系进行初始配准;最后,对接骨板内曲面点云模型进行边界及内部特征关键点提取,并采用K-维树（KD-Tree）搜索邻近点,对接骨板的特征关键点和断骨表面选取区域执行ICP精确配准。以胫骨为例进行实验,实验结果表明,所提算法相较于近年所提配准算法在保持较高配准度的同时提高了配准效率,能够实现胫骨不同受损类型与接骨板之间的快速配准,并且对其他受损骨骼具有通用性。     

基于线特征及迭代最近点算法的地基建筑物点云自动配准方法

为克服迭代最近点(ICP)算法易陷入局部最优的缺陷，提出一种基于线特征及ICP算法的地基建筑物点云自动配准方法。首先，基于法向一致性进行建筑物点云平面分割；接着，采用alpha-shape算法进行点簇轮廓线提取，并拆分和拟合处理得到特征线段；然后，以线对作为配准基元，以线对夹角和距离作为相似性测度进行同名特征匹配，实现建筑物点云的粗配准；最后，以粗配准结果为初值，进一步采用ICP算法完成点云精确配准。利用两组部分重叠的建筑物点云进行配准实验，实验结果表明，采用由粗到精的配准方法能有效改善ICP算法对初值依赖的问题，实现具有部分重叠的建筑物点云的有效配准。     

融合特征的快速SURF配准算法

目的 针对基于SURF特征点的图像配准算法对颜色单一的彩色图像提取的特征点较少及配准时间复杂度高等问题,提出一种基于融合特征的快速SURF(speed up robust features)配准算法.方法 该算法首先提取图像的颜色不变量边缘特征和CS-LBP(central symmetry-local binary patterns)纹理特征形成融合特征灰度图,并利用颜色直方图的方差自适应调节融合特征间的权重.其次,在融合特征灰度图上提取SURF(speed up robust features)特征点及描述子.再次,用最近邻匹配法形成粗匹配对,结合改进的快速RANSAC(random sample consensus)算法得到精匹配对.最后,使用最小二乘法求出映射关系用于配准图像.结果 本文算法能够在融合特征上提取更稳定的SURF特征点,用该特征点进行配准能提高配准5％精度,且减少时间复杂度15％,实现了对普通场景下图像的快速配准.结论 本文算法能提取稳定数量的特征点,提高了精确度与鲁棒性,并通过改进的RANSAC算法提高了执行效率,降低了迭代次数.     

颅骨点云模型的局部特征配准方法

目的 点云配准是计算机视觉领域里的一个研究热点,其应用领域涉及3维重建、目标识别、颅面复原等多个方面。颅骨配准是颅面复原的一个重要步骤,其配准的正确与否将直接影响到颅面复原的结果。为了提高颅骨配准的精度和收敛速度,提出一种基于局部特征的颅骨点云模型配准方法。方法 首先提取颅骨点云模型的局部深度、法线偏角和点云密度等局部特征;然后计算局部特征点集的相关性,得到相关候选点集,并通过删减外点实现颅骨点云的粗配准;最后采用基于高斯概率模型和动态迭代系数的改进迭代最近点 （ICP） 算法实现颅骨的细配准。结果 通过对公共点云数据模型以及颅骨点云数据模型分别进行配准实验,结果表明,基于局部特征的点云配准算法可以完成点云模型的精确配准,特别是对颅骨点云模型具有较好的配准效果。在颅骨细配准阶段,跟ICP算法相比,改进ICP算法的配准精度和收敛速度分别提高了约30%和60%;跟概率迭代最近点 （PCP） 算法相比,其配准精度差异不大,收敛速度提高了约50%。结论 基于局部特征的点云配准算法不仅可以用于公共点云数据模型的精确配准,而且更适用于颅骨点云数据模型的配准,是一种精度高、速度快的颅骨点云模型配准方法。     

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;...     

3D点云曲率自适应变形图和多几何剪枝非刚性配准算法

姿态初始化和可靠的对应关系是3D点云精确配准的关键,针对现有非刚性点云配准方法在面对较大变形和缺失对应时表现不佳的问题,提出一种基于3D点云曲率自适应变形图和多几何剪枝策略的非刚性配准算法.首先用点云高斯曲率和局部测地线距离采样源点云,自适应地构建一个反映源表面形状变化的节点图,在采样到表面变形关键点的同时控制采样密度,使采样节点均匀分布在源表面;然后根据点云的SHOT特征和曲率寻找初始对应关系,结合扩散剪枝为非刚性配准获得可靠的对应关系;最后在配准优化期间重新寻找对应关系,根据对应点的距离和法线剪枝去除虚假对应以约束变形域.在Human-motion和ANIM数据集上的实验结果表明,所提算法可以获得更好的初始化姿态并去除大量误匹配,在平均配准误差降低50%～80%的同时,非刚体配准运行速度提高3～7倍.     

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ISS特征点和改进描述子的点云配准算法研究

迭代最近点(ICP)配准算法需要两点云处于良好的初始位置,否则在配准时容易陷入局部最优。针对该问题,提出了一种基于内部形状描述子(ISS)特征点与改进描述子的粗配准方法,使得低重叠度或无公共重叠部分的点云获取良好的初始位置。首先,利用ISS特征点提取点云的特征点;其次,基于特征点与其邻域点法向量夹角提出改进的描述子,根据描述子的欧氏距离将点云特征进行匹配;第三,通过单次最优变换进行粗配准;最后,对两点云进行精配准ICP迭代。实验表明,在点云模型完整的情况下,本文方法可为精配准提供良好的初始位置,且粗配准精度比传统点云配准精度高三个量级,配准效率提升23.7%。     

Kinect v2的三维物体重建系统设计

三维物体重建一直是计算机图形学领域研究的热点。设计并实现一套基于Kinect v2的三维物体重建系统。使用Kinect v2获取包含物体所在场景的点云,去除离群点,并用三维包围盒将特定的物体点云从场景中分离出来;利用SAC-IA算法对相邻两片点云进行粗配准,将两两配准的ICP算法扩展到多片点云,提出一种从两边向中间逼近的策略,减少累积误差,提高物体点云还原度;实现一套低成本,精确的针对单个物体的三维重建系统。实验结果表明,与传统的只使用ICP算法配准相比,该算法配准的精度更高,重建还原度更好。     

基于区域分割的低覆盖点云配准算法

针对低覆盖点云配准的时间复杂度高、收敛速度缓慢以及对应点匹配易错等问题,提出一种基于区域分割的点云配准算法。首先,利用体积积分不变量计算点云上点的凹凸性,并提取凹凸特征点集;然后,采用基于混合流形谱聚类的分割算法对特征点集进行区域分割,并采用基于奇异值分解（SVD）的迭代最近点（ICP）算法对区域进行配准,从而实现点云的精确配准。实验结果表明,所提算法通过区域分割可以大幅提高点云区域的覆盖率,并且无需迭代即可计算刚体变换的最佳旋转矩阵,其配准精度比已有算法提高了10%以上,配准时间降低了20%以上。因此,所提算法是一种精度高、速度快的低覆盖点云配准算法。     

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.