基于Kinect人体点云三维重建的个性化旗袍虚拟试穿

针对深度相机连续移动中,由于位姿误差积累导致所感测的人体3D点云模型精度下降的问题,研究提出一种Surfel-BA三维重建优化算法,通过引入全局BA优化,提高了位姿估计与稠密重建的Surfel表面精度,从而实现基于感测的人体点云精确模型。基于TUM数据集的位姿精度比测结果表明,新算法提升了ATE误差统计特性、有效抑制RPE误差,进而设计实现基于感测的数字化人台与3D虚拟旗袍模型,并搭建Kinect与Unity3D虚拟试穿集成环境,开展真人旗袍虚拟试穿现场实验,获得交互性好、贴体逼真的体验效果,且快速便捷、成本低,广泛适用于各种数字时尚应用场景。     

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的人体姿态估计优化和动画生成

为了生成更准确流畅的虚拟人动画,采用Kinect设备捕获三维人体姿态数据的同时,使用单目人体三维姿态估计算法对Kinect的彩色信息进行骨骼点数据推理,从而实时优化人体姿态估计效果,并驱动虚拟人物模型生成动画。首先,提出了一种时空优化的骨骼点数据处理方法,以提高单目估计人体三维姿态的稳定性;其次,提出了一种Kinect和遮挡鲁棒姿势图（ORPM）算法融合的人体姿态估计方法来解决Kinect的遮挡问题;最后,研制了基于四元数向量插值和逆向运动学约束的虚拟人动画系统,其能够进行运动仿真和实时动画生成。与仅利用Kinect捕获人体运动来生成动画的方法相比,所提方法的人体姿态估计数据鲁棒性更强,具备一定的防遮挡能力,而与基于ORPM算法的动画生成方法相比,所提方法生成的动画在帧率上提高了两倍,效果更真实流畅。     

一种自动、快速的Kinect标定方法

针对目前Kinect传感器人工标定方法误差大、速度慢等问题,提出一种自动、快速的Kinect传感器外参标定方法。首先,根据彩色图像提取的角点,生成彩色图像的角点集合;其次,为了实现角点点云的自动提取,对点云图像进行深度分割,提取棋盘格点云,采用三维哈夫(Hough)变换检测方法将棋盘格点云投影到深度图像的模板平面上,在深度图像模板中提取深度图像中的角点;然后,将深度图像中的角点映射到棋盘格点云中,形成角点点云;最后,将角点点云与彩色图像的角点集合进行配准,得到角点的3D空间坐标,进而计算出深度相机到彩色相机的姿态变换矩阵。实验结果表明,本文提出的算法在保证相机标定精度的前提下,将相机参数的计算时间从平均218ms降低到166ms,实现了自动、快速的Kinect相机标定。     

基于Kinect v2的实时精确三维重建系统

快速、低成本、精确的三维扫描技术一直是计算机视觉领域研究的热点.首先,本文分析了新一代Kinect v2（Kinect for windows v2 sensor）的技术参数、测量原理.设计实验测得其深度精度与测量距离成线性变换关系.其次,Kinect v2深度数据含有大量的噪声尤其是在物体边缘,常用的双边滤波器等去噪算法不能很好的去除这些噪声,对此本文设计了一种有效的去噪算法,提高重建质量.最后,实现了一套基于新一代Kinect v2重建系统.实验结果表明,本文中的重建系统能够实时精确的重建物体,可以广泛应用于低成本的快速三维成型.     

Kinect体感控制性能优化方法

为提高基于Kinect体感应用程序控制识别的稳定性、准确性与鲁棒性,针对手臂光标延迟与身体控制场景内容稳定性的问题,提出在Unity3D平台下的体感控制性能优化方法。基于数据转化思想,通过放宽手臂光标触发成功条件,将单点稳定触发转化为范围稳定触发,实现手臂光标延迟性能优化;通过将身体位置控制场景内容转化为模拟键盘方向键输入的方法,实现身体控制场景内容稳定性优化。实验结果表明,该方法能够有效提高体感应用程序的相关性能。     

使用Kinect快速重建三维人体

三维人体模型广泛应用在多媒体工业,如动漫产业、游戏创作、电影制作等.针对传统三维扫描仪价格昂贵、操作复杂等缺点,提出一种基于低廉的深度摄像机(如微软Kinect)重建三维人体模型.该方法使用迭代最近点查找确定输入点云与可变模型之间的对应点对,将可变形人体模型拟合扫描点云数据,迭代生成高精度的三维人体模型.实验结果表明,文中方法能够使用Kinect深度摄像机快速重建出高精度的三维人体模型.     

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。     

基于深度扫描仪的高辨识度三维人体模型重建方法

3D 照相打印馆人像的打印质量取决于3D 扫描获得的三维人体模型的辨识度。然 而,由于现有3D 人体扫描仪价格昂贵、操作复杂等原因,使得3D 人像打印成本高、耗时长和 打印精度较低。针对这些缺点提出一种基于深度扫描仪重建高辨识度三维人体模型方法。利用 多组深度扫描仪分工协作、优势互补,分别获取高辨识度的人体面部五官点云数据,上半身与 全身表面轮廓点云数据。然后,通过引入特征点和改进的最近点迭代法将采集到的三组点云数 据进行对齐、替换、拼接,将拼接后的无拓扑关系的点云数据进行曲面重构即可获得高辨识度 的三维人体模型。该方法的扫描时间较短,以较低的成本构建了具有高辨识度的三维人像模型。     

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.     

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.     

三维重建中的点云配准方法研究

对序列点云拼接实现三维场景重建的方法进行研究,在重建方法中引入体积空间映射方法,有效地去除了拼接结果中的重复点、并填补了空洞.提出了改进的ICP算法和体积空间融合算法相结合的三维重建方法.实验证明该方法能有效地提高拼接结果的精度.