基于深度传感器的物体三维建模研究

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随着计算机视觉技术的持续快速发展,三维建模技术开始广泛的应用于各个领域中。随着4G的商用以及5G将要普及,网络速率将得到进一步大幅度的提升,随之而来的许多领域将得到长足的发展。三维展示就是其中之一,三维展示的前提之一就是三维建模。然而现有的三维建模建模存在速度缓慢,难以达到实时建模以及建模设备造价昂贵,难以普及等问题。本文从这些问题出发,使用消费级传感器Kinect提出了针对消费级的三维建模解决方案,实现了快速且较高精度的三维建模。本文主要关注以下两个方面。一方面,在配准点云的三维建模方法中,在物体建模的配准过程中存在部分配准误差较大以及纹理映射效果较差和速度较慢等问题。本文针对某些情况下配准误差较大问题,基于三维点云的配准理论,采用三维点云邻域搜索技术,提出了删除非重叠点策略来解决这一问题。实验证明本文提出的方法可以消除在较大的配准误差,三维建模精度可达95.6%左右。针对纹理映射精度不高、速度缓慢无以及法自动化实现的问题,本文基于图形学中的纹理映射理论,采用uv贴图技术,提出了三角纹理映射算法。实验表明,所提出的三角形纹理映射算法可以自动快速地将对象本身的纹理映射到模型的表面,并保留对象的细节纹理特征。另一方面,通过配准计算不同视角下的点云之间的位姿关系来实现三维建模的方法耗时太长,无法满足快速实时建模的要求。针对三维建模的方法耗时太长的问题,本文基于三维坐标系转换理论,采用标记点提取技术,提出了基于辅助标记的三维实时建模方法,使用三个与待建模物体保持相对静止的三个标记点组成刚体,代替点云来计算不同视角间的位姿关系,从而实现快速三维建模。在此方法中本文提出了针对三点刚体配准的新方法,实现了快速配准并且不需要良好的初值。实验表明,本文提出的基于辅助标记的三维实时建模的物体实时三维建模方法完成物体三维建模耗时小于60s,三维模型的精度约90%。
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