基于深度攝像機(jī)的三維場(chǎng)景表面重建關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、三維表面重建技術(shù)通過獲取的圖像或圖像序列來恢復(fù)目標(biāo)物體的三維立體信息，在遠(yuǎn)程醫(yī)療、沉浸式虛擬交互、文物保護(hù)、3D打印等領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景和商業(yè)價(jià)值。三維表面重建技術(shù)作為計(jì)算機(jī)視覺、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)以及新型人機(jī)交互等前沿領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)和研究熱點(diǎn)，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。近些年來隨著新型深度采集設(shè)備的不斷發(fā)展，基于主動(dòng)式深度獲取的三維場(chǎng)景表面重建技術(shù)成為新的研究熱點(diǎn)。本文圍繞提高三維場(chǎng)景表面重建模型的精度和尺度這一核心問

2、題，針對(duì)三維場(chǎng)景重建過程中的深度圖像預(yù)處理、點(diǎn)云配準(zhǔn)、點(diǎn)云數(shù)據(jù)融合、深度攝像機(jī)重定位等問題進(jìn)行研究，主要的創(chuàng)新點(diǎn)和貢獻(xiàn)如下：
　　1.在分析ToF深度攝像機(jī)的光學(xué)成像機(jī)制并建立誤差數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上，提出了一種基于加權(quán)最小二乘法(Weighted Least Squares)的去噪濾波算法來消除深度圖像中的原始誤差。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的算法和主流的深度圖像濾波算法相比，可有效消除ToF深度攝像機(jī)所捕獲深度圖像中的原始誤差，并且保護(hù)

3、深度圖像中物體邊緣區(qū)域的階躍信息，提高深度測(cè)量的準(zhǔn)確度。
　　2.提出一種基于注視點(diǎn)變化的數(shù)據(jù)立方體移動(dòng)算法實(shí)現(xiàn)遞增式的三維場(chǎng)景表面重建，有效擴(kuò)展了場(chǎng)景重建的空間尺度。為提升攝像機(jī)在大尺度空間場(chǎng)景中的追蹤精度和魯棒性，提出了一種改進(jìn)的攝像機(jī)追蹤優(yōu)化算法，分別通過攝像機(jī)姿態(tài)的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償、帶有權(quán)重的ICP點(diǎn)云配準(zhǔn)、攝像機(jī)姿態(tài)的多幀聯(lián)合估計(jì)等方法對(duì)追蹤過程進(jìn)行優(yōu)化，減小攝像機(jī)追蹤過程中的誤差累積。提出了一種基于八叉樹森林的體素?cái)?shù)據(jù)存取方法

4、，在減少非場(chǎng)景表面區(qū)域體素冗余的同時(shí)提高場(chǎng)景表面區(qū)域的體素密度，實(shí)現(xiàn)了有限內(nèi)存資源下的場(chǎng)景模型重建精度優(yōu)化。
　　3.為解決三維場(chǎng)景重建過程中存在的攝像機(jī)追蹤丟失問題，提出了一種基于隨機(jī)森林模型的深度攝像機(jī)重定位算法，可以快速高效地建立起二維圖像像素點(diǎn)和三維世界坐標(biāo)值的映射關(guān)系，在攝像機(jī)追蹤失敗時(shí)利用單幀RGB-D圖像即可完成攝像機(jī)的重定位運(yùn)算。相比于基于圖像匹配的攝像機(jī)重定位算法，本文提出的算法節(jié)省了特征點(diǎn)檢測(cè)、描述、匹配的時(shí)間