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 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.     

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Kinect的点云配准方法

Kinect采集的点云存在点云数量大、点云位置有误差,直接使用迭代最近点(ICP)算法对点云进行配准时效率低.针对该问题,提出一种基于特征点法向量夹角的改进点云配准算法.首先使用体素栅格对Kinect采集的原始点云进行下采样,精简点云数量,并使用滤波器移除离群点.然后使用SIFT算法提取目标点云与待配准点云公共部分的特...     

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。     

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。     

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。     

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。     

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.     

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.