新型低廉的RGB-D相机像微软的Kinect是一种体感传感器,它在动漫、游戏中有着广泛的应用。由于其产生的深度图像噪声大,如何通过这些粗糙甚至不全的信息获得精细、平滑和精度较高的三维模型是一个棘手问题。本文在山东省科技发展计划“基于静态深度摄像机的便携式三维人体测量系统的研究与开发”的支持下,对深度图像增强做了重点研究,主要研究内容和成果如下:(1)为了提高三维重建精度,首先用张正友标定法对深度相机和HD摄像机分别标定,融合来自不同传感器的信息,同时对它们进行配准解决两个摄像机视点不同的问题。(2)对RGB图像平滑和锐化处理,并且对深度图进行3D warping预处理,初步提高它们的精度。然后采用直方图统计法,利用获取的深度图的时间相关性,更新该帧深度值。同时,巧妙地结合帧差法提高计算效率。再利用深度图的空间相关性填充空洞。接着,构造一个将深度图值传递给高分辨率RGB图像的二次目标函数,采用双线性插值对深度图进行上采样,然后对边缘处巴特沃斯高通滤波处理。最后,利用复合型中值滤波对深度图进行处理消除孤立点的影响。实验结果产生了边缘得到保持的高质量深度图,本论文方法切实有效。(3)本论文利用得到的高质量深度图和Kinect Fusion程序进行三维重建,并对重建后的模型,利用PCL采用表面重构的技术进行平滑处理,采用泊松方程算法进行噪声滤除,重建出完整、平滑的三维模型。