基于Kinect傳感器的三維點(diǎn)云模型重建研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論研究的深入和軟硬件技術(shù)的發(fā)展，物體及人體三維模型越來(lái)越廣泛的應(yīng)用于科研與生產(chǎn)中，并日益受到人們的關(guān)注和重視。針對(duì)傳統(tǒng)的三維建模設(shè)備存在的昂貴、復(fù)雜等問(wèn)題，本文提出了一種基于Kinect傳感器的物體及人體三維點(diǎn)云模型重建方法。主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　首先，闡述了本文研究背景及意義，總結(jié)了三維建模的研究現(xiàn)狀，概述了本文的研究方法。并簡(jiǎn)述了Kinect的軟硬件系統(tǒng)及其技術(shù)應(yīng)用，分析了其深度圖像的獲取原理和轉(zhuǎn)化為三維圖像

2、的方式。
　　然后，分析了深度圖像的噪聲來(lái)源，并用多種濾波算法對(duì)其噪音進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比和分析。介紹并對(duì)比基于背景差分法和閾值分割法的深度圖像分割方式。
　　最后，詳細(xì)介紹了SIFT算法與SURF算法，并對(duì)比提取和匹配圖像特征點(diǎn)的效率。采用ICP算法融合多角度下的三維點(diǎn)云圖像，經(jīng) RANSAC算法剔除錯(cuò)誤點(diǎn)后得到物體完整的三維點(diǎn)云模型。并以實(shí)驗(yàn)對(duì)比本文方法與傳統(tǒng)方法的優(yōu)勢(shì)，從多角度對(duì)本文方法進(jìn)行誤差分析。
　　本文所提出的三