基于飛行時間攝像機的三維模型重建研究.pdf

1、隨著計算機技術的發(fā)展，三維立體視覺技術在科學計算可視化、文化教育、軍事、娛樂等眾多領域都有非常廣泛的應用。三維模型的獲取是三維立體視覺中的一項基礎性任務。飛行時間法是獲取物體表面深度信息的常用方法，然而目前基于飛行時間原理的三維測距相機捕獲數據存在分辨率低、噪聲大，無法直接用于三維模型重建。為了解決這些問題，本文主要做了以下工作：
　　 1.對國內外基于三維掃描的模型重建技術進行研究。包括點云數據的三角化、雙邊濾波、中值濾波、目

2、標區(qū)域分割、交疊區(qū)域檢測、迭代最近點(ICP)算法等。并在這些算法的基礎上總結并提出了針對ToF相機數據預處理的方法。經過該方法處理后的數據能基本滿足三維重建的要求。
　　 2.在現有高質量掃描數據三維模重建算法的基礎上，針對ToF攝像機的特點提出了一種使用低質量的點云數據進行三維模型重建的方法。該方法以迭代最近點算法為基礎，結合點云噪聲處理、泊松網格面重建等方法對ToF攝像機輸出的低質量數據的剛體形狀全局重建。該方法能較好的克

3、服數據中的噪聲，并能有效避免連續(xù)對齊過程中多幀數據對齊產生的誤差累積。
　　 3.在對剛體形狀全局對齊研究的基礎上，為了克服非剛體形狀全局對齊中的運動模糊和非剛體形變，本文提出了一種適用于非剛體模型重建的方法。對從不同角度拍攝的深度圖像數據進行分割、去噪等預處理；然后對生成的網格序列進行剛體對齊、選取關鍵幀網格，以減少運動模糊和數據冗余的影響，并進行全局非剛體配準和網格變形，減少靜物或人體掃描中的非剛體誤差；最后進行泊松網格重建