【摘 要】
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三维重建是通过二维图像数据或三维点云数据对视觉场景下物体三维立体信息的还原过程,并广泛应用于三维数字化城市、增强现实、文物保护等领域。随着RGBD相机深度图像采集质量的不断提高和各个领域对三维精细化模型的需求,基于RGBD数据的三维重建技术逐渐成为研究的热点问题。本文以视觉场景下的RGBD数据作为实验数据,展开对深度图像的空洞修复及三维重建过程的几项关键性技术的研究和创新。本文的主要研究内容如下:
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三维重建是通过二维图像数据或三维点云数据对视觉场景下物体三维立体信息的还原过程,并广泛应用于三维数字化城市、增强现实、文物保护等领域。随着RGBD相机深度图像采集质量的不断提高和各个领域对三维精细化模型的需求,基于RGBD数据的三维重建技术逐渐成为研究的热点问题。本文以视觉场景下的RGBD数据作为实验数据,展开对深度图像的空洞修复及三维重建过程的几项关键性技术的研究和创新。本文的主要研究内容如下:（1）针对深度图像边缘交融特征区域的空洞修复问题,提出一种顾及边缘交融特征的自适应滤波修复算法。算法融合了RGB图像和深度图像的边缘信息,并将得到的边缘信息加入到滤波窗口的权重值判定中;然后,通过改进自适应联合双边滤波算法进行滤波修复。本文算法能够有效地修复边缘交融特征区域的空洞。并保证深度图像边缘交融区域空洞在修复后的深度值准确性。（2）针对提高点云配准速率和配准精度问题,提出了一种结合NDT和Trimmed ICP的点云配准算法。算法通过结合NDT算法具有配准速率快的特点以及Trimmed ICP算法还顾及点云间配准只存在部分重叠度的问题,通过NDT算法对点云进行粗略配准和Trimmed ICP算法进行精确配准的方式,达到了既能快速配准点云数据,又能保证点云数据配准的精确性的效果。（3）针对点云的三维重建问题,对几种常见的基于网格三角化和基于曲面拟合的三维重建算法以及三维模型彩色纹理构建进行了研究。使用配准好的视觉场景RGBD数据作为实验数据,并分别采用不同三维重建算法进行三维重建实验。经实验分析和比较得出,贪婪投影三角化算法更适合于建立视觉场景下的三维模型。
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