三维重建技术的研究是近年来计算机视觉领域的一个热点也是一个难点,该技术可以为人们提供更加形象逼真的物体模型,有着广泛的应用前景。本文研究了基于单个深度传感器的三维重建方法,主要采用的是微软的Kinect体感设备来获取重建物体的深度信息和RGB信息,并通过对原始数据流进行平滑、配准、融合等一系列操作之后得到物体的三维点云模型。本文主要做了以下工作:本文进行三维重建的基础是KinectFusion算法,该算法将三维重建分为了深度图的获取和转换、姿态估计、融合、光线投射和移动立方体等几个步骤,首先利用Kinect体感设备获取物体的深度信息和RGB彩色信息,第二步是对原始数据流进行双边滤波并对原始数据流进行转换得到便于后面过程使用的顶点图和法向图,第三步使用迭代最近点算法进行点云数据的配准以将不同帧数据映射到同一坐标系下,最后对不同帧数据进行融合得到完整三维模型。本文在Kinect Fusion算法的基础之上,加入了纹理贴图,在原有的不带颜色信息的三维模型加上RGB色彩信息,使得模型更加形象逼真;原有的重建方法在长程重建过程中会有累积误差而导致的闭环效应,本文使用了一种基于相机轨迹并根据兴趣点将其分割,形成多个小的片断的方法来进行优化,从而避免了累积误差,进而使得该问题得以解决。