基于Kinect深度信息的實時三維重建和濾波算法研究.pdf

1、三維重建技術(shù)是計算機視覺、人工智能、虛擬現(xiàn)實等前沿領(lǐng)域的熱點和難點,也是人類在基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究中面臨的重大挑戰(zhàn)之一,被廣泛應(yīng)用于文物數(shù)字化、生物醫(yī)學(xué)成像、動漫制作、工業(yè)測量、沉浸式虛擬交互等領(lǐng)域。為了實現(xiàn)3D網(wǎng)絡(luò)視頻會議系統(tǒng),本文提出基于Kinect深度信息的實時三維重建算法,實時重建場景三維模型。
　　本文首先介紹了Kinect設(shè)備的系統(tǒng)結(jié)構(gòu),深度信息獲取的原理,攝像機標定的基本原理,以及攝像機成像過程中的坐標幾何轉(zhuǎn)換關(guān)系。針

2、對徑向畸變和切向畸變建立了數(shù)學(xué)模型,并對雙攝像機間的幾何關(guān)系建立模型。介紹基本原理后,本文設(shè)計Kinect標定的流程與程序,并對Kinect中的彩色攝像機和紅外攝像機進行一系列標定實驗。初步標定結(jié)果表明,由于鐳射光散斑對紅外圖像的干擾,導(dǎo)致紅外攝像機出現(xiàn)較大標定誤差。本文提出兩項改進措施:遮擋紅外發(fā)射器,消除干擾源;將標定環(huán)境設(shè)為日光充足的室內(nèi),增加紅外圖像亮度。改進后的標定結(jié)果表明,標定誤差在合理范圍內(nèi);彩色攝像機和紅外攝像機內(nèi)部都已

3、經(jīng)完成了徑向畸變的矯正;切向畸變,由于其值較小可以不必進行矯正;兩個攝像機之間,只有一個方向上的平移關(guān)系,其他平移分量和旋轉(zhuǎn)角度均很小,這一點也與實際Kinect外觀一致。
　　比較四種典型三維重建算法的優(yōu)劣性后,本文進而詳細描述了基于Kinect深度信息的實時三維重建算法。針對深度圖像噪聲過大的問題,本文分析了噪聲的三個來源,建立隨機噪聲數(shù)學(xué)模型,并通過實驗加以驗證。根據(jù)深度信息及噪聲的信號結(jié)構(gòu)特點,本文分別使用已有的中值濾波、

4、高斯濾波、雙邊濾波和聯(lián)合雙邊濾波,提出了改進的高斯濾波和聯(lián)合雙邊濾波,對原始深度信息進行處理,分析并比較了不同算法下的深度圖像和三維點云模型。對于雙邊濾波,使用均方誤差作為客觀評判標準,研究了高斯參數(shù)對于雙邊濾波算法的影響。最后,對整個算法的性能進行了分析,并針對速度瓶頸提出了加速方案。
　　本文提出的三維重建算法,能夠適應(yīng)動態(tài)場景,達到實時性能要求,提出的改進聯(lián)合雙邊濾波算法去噪效果良好。但是,算法程序性能還不夠使得畫面流暢,需