【摘 要】
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随着计算机视觉技术的发展与室内智能化的推进,室内三维重建可为智能家居、博物馆、虚拟现实场景等提供三维模型。但使用建模软件构建室内场景时间周期长且过程繁琐;利用运动恢复结构的方法所需数据量大且时效性差。相比而言,基于SLAM的三维重建方式实时性强且对数据要求不高,但仍能够获取高保真的室内场景三维模型。数据获取过程中,由于Kinect v2获取深度图时物体边缘的梯度阶跃、场景受到光照影响以及物体材质高
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随着计算机视觉技术的发展与室内智能化的推进,室内三维重建可为智能家居、博物馆、虚拟现实场景等提供三维模型。但使用建模软件构建室内场景时间周期长且过程繁琐;利用运动恢复结构的方法所需数据量大且时效性差。相比而言,基于SLAM的三维重建方式实时性强且对数据要求不高,但仍能够获取高保真的室内场景三维模型。数据获取过程中,由于Kinect v2获取深度图时物体边缘的梯度阶跃、场景受到光照影响以及物体材质高反高透等原因造成了深度图的孔洞;此外,在追踪特征点并估计相机位姿过程中,基于特征点的方法匹配时间长、效率低下,基于直接法则需应用场景区分度高且易陷入局部最小值;同时,相机运动的累计误差会导致漂移问题。针对上述问题,本文展开基于Kinect v2扫描数据的实时室内三维重建的研究。本文的主要工作如下:（1）针对获取的深度图存在孔洞的问题,本文提出了一种改进的深度补全算法。该算法结合深度孔洞邻域信息、斜率信息并联合彩色图像,通过初始化孔洞的深度值并利用孔洞两侧的有效深度值更合理地桥接孔洞两侧,再依据彩色图像的色彩区域一致性增强语义合理性,实现孔洞的有效补全。补全的深度图与原深度图的SSIM相似度平均为0.78,均方根误差RMSE为0.21,且本文孔洞补全算法的可视化效果优于双边滤波等传统算法。（2）针对上述特征点法与直接法分别存在的问题,本文提出了融合改进的SURF算法与直接法估计位姿变换。首先改进SURF算法,提升特征点检测与匹配的速度,再将其与直接法融合,解决了特征点法时效性差与直接法易跟丢的缺点,实现快速准确的追踪并估计位姿变换。本文算法追踪相机位姿变换的平均帧率为35fps,像素灰度误差最小值为0.378px,最大值为1.043px。最后,联合BA图优化法优化位姿估计并在大规模公开数据集TUM上测试,本文的相对位姿误差RPE相较ORB-SLAM和Kintinuous算法均较小。（3）本文利用TSDF数据融合方式存储点云,MC算法实现曲面重构并结合彩色图像的加权纹理映射,实现带纹理曲面模型重建,重建模型精细化程度较高且厘米级误差率为0.26%。引入基于词袋法的回环检测,消除累计误差造成的场景漂移,实现室内完整场景的点云模型重建,重建模型符合真实场景的相对位置分布。
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