基于PFH與信息融合的移動(dòng)場(chǎng)景 實(shí)時(shí)三維重構(gòu)研究.pdf

1、隨著SLAM技術(shù)和3D成像設(shè)備的發(fā)展，越來越多的研究嘗試在移動(dòng)場(chǎng)景下進(jìn)行三維重構(gòu)，本文的主要研究移動(dòng)機(jī)器人載著傳感器在場(chǎng)景中移動(dòng)，通過不斷的對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行三維掃描，實(shí)時(shí)重構(gòu)出整個(gè)場(chǎng)景的三維模型。針對(duì)這一問題，論文的主要工作如下：
　?。?）由于移動(dòng)場(chǎng)景點(diǎn)云數(shù)據(jù)量龐大，處理過程又需要保留足夠多的幾何特征，以及復(fù)雜場(chǎng)景下噪聲的干擾，再加上算法對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高，傳統(tǒng)的基于距離、曲率、特征的方法，已無法滿足新的應(yīng)用需求。本文引入了一種新的特征

2、描述子——點(diǎn)特征直方圖（PFH），由于不同幾何體表面的點(diǎn)的PFH分布存在顯著的差異，本文提出了一種基于PFH的移動(dòng)場(chǎng)景點(diǎn)云精簡(jiǎn)算法，利用PFH特征分布的標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行快速分類，使得壓縮后的點(diǎn)云既能保留足夠多的幾何特征，又能滿足移動(dòng)場(chǎng)景下重構(gòu)算法實(shí)時(shí)性對(duì)于壓縮率的要求。
　?。?）圖像融合是將兩個(gè)或者兩個(gè)以上的傳感器在同一時(shí)間或者不同時(shí)間獲取的關(guān)于某個(gè)具體場(chǎng)景的圖像或者圖像序列信息加以綜合，以生成新的有關(guān)此場(chǎng)景解釋的處理信息，而這種信息

3、無法從單一的圖像源中獲取，融合后可以獲取更可靠，更豐富，更準(zhǔn)確的有用信息。本文提出了一種基于區(qū)域遮罩的深度圖像與RGB圖像的融合方法，融合后的圖像不僅包含了場(chǎng)景的空間深度信息而且還具有豐富的表面紋理信息，利用融合后的圖像可以重構(gòu)出更加真實(shí)的三維場(chǎng)景。
　?。?）本文提出了一種基于PFH與信息融合移動(dòng)場(chǎng)景實(shí)時(shí)三維重構(gòu)算法，一方面通過基于 PFH的點(diǎn)云精簡(jiǎn)算法有效的減少 ICP算法輸入的點(diǎn)集的數(shù)量，采用信息融合的思想，利用慣性傳感器獲