基于深度图像的三维重建技术研究及应用

发布时间：2021-12-11 08:28

　　三维重建是利用多个二维图像或深度照相机等仪器设备,来确定物体的空间位置信息及立体几何形状。由于其实用性强,可以精确还原真实场景或物体等特点,被广泛应用在医疗,文物修复,国防等多个领域中。但是目前,三维重建仍存在着获取物体的三维信息过程繁琐,精度不够等缺点,不能满足当代人们对三维信息与三维模型的大量需求。因此,如何简单、方便的获取高精度的物体或场景的三维信息,并高效地重建出可还原物体或场景真实效果的三维模型已成为计算机视觉技术中的一个热点研究方向。而随着计算机视觉技术的快速发展以及硬件设备的不断完善,大量的深度传感设备出现在大众的眼前,如微软的Kinect、华硕的Xtion PRO等,为三维重建的研究开辟了一条新的道路。本文采用Kinect深度传感器,针对深度图像的三维重建技术展开研究,并应用于自动化设备建模中。本文针对三维重建中的多个关键技术展开研究,具体内容如下:首先,获取被重建对象的深度图像。利用Kinect深度传感器对被重建物体进行扫描,获取被重建物体的深度信息,将二维的深度图像转化成三维的点云数据,从而获取重建对象表面的三维点云信息。其次,改进自适应人工萤火虫-粒子群算法。该算... 

【文章来源】：东北石油大学黑龙江省

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

飞行时间法原理

图 1.2 KinectFusion 模型重建示意图33]采用 Kinect 建立了一个几何一致三维模型的系统，该平滑含噪声的深度图，采用全局 ICP 配准方法实现精确和号距离函数的标准流程来构建感兴趣目标的完整三维模]等人利用 Kinect 设备，对人体进行三维数据测量，完整

Kinect外观图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多旋翼单镜头无人机的城市实景三维重建及精度评估[J]. 陈大凯,陈竹安,方伟,刘玉湖.  北京测绘. 2018(02)
[2]改进的基于FPFH特征配准点云的方法[J]. 马大贺,刘国柱.  计算机与现代化. 2017(11)
[3]基于动态自适应萤火虫优化算法[J]. 郗君甫.  邢台职业技术学院学报. 2017(05)
[4]基于logistic映射的自适应变尺度混沌粒子群算法[J]. 曾艳阳,冯云霞,赵文涛.  系统仿真学报. 2017(10)
[5]基于相对坐标ICP的室内场景三维重建算法[J]. 李策,卢冰,肖利梅,陈晓雷.  兰州理工大学学报. 2017(03)
[6]新型混沌粒子群混合优化算法[J]. 刘军梅.  软件导刊. 2017(02)
[7]结合Procrustes分析法和ICP算法的PICP配准算法[J]. 杨玲,谯舟三,陈玲玲,杨智鹏.  计算机辅助设计与图形学学报. 2017(02)
[8]基于卷积神经网络的点云配准方法[J]. 舒程珣,何云涛,孙庆科.  激光与光电子学进展. 2017(03)
[9]基于Kinect的帧间配准改进ICP算法[J]. 李永锋,张国良,徐君,姚二亮.  电光与控制. 2016(02)
[10]应用改进ICP算法的点云配准[J]. 杨小青,杨秋翔,杨剑,郑晓璐.  计算机工程与设计. 2015(09)

硕士论文
[1]基于萤火虫LQG控制算法的半主动悬架研究[D]. 吴旺生.安徽工程大学 2017
[2]基于SFM的建筑物三维重建技术研究及应用[D]. 王楠.东北石油大学 2017
[3]航空发动机叶片三维重建与评估技术研究[D]. 赵伟.中国民用航空飞行学院 2017
[4]基于深度摄像和ARM的AGV避障技术研究[D]. 夏大强.杭州电子科技大学 2017
[5]基于Delaunay生长法的三维点云曲面建模研究[D]. 朱化红.成都理工大学 2016
[6]基于Kinect室内场景重建的研究[D]. 陈陆义.南华大学 2016
[7]基于TOF摄相机的三维点云地图构建研究[D]. 陈超.哈尔滨工业大学 2013
[8]基于Kinect的三维重建[D]. 范哲.西安电子科技大学 2013
[9]基于GPU和能量函数的医学三维重建的研究[D]. 刘会超.燕山大学 2012
[10]基于双目立体视觉的三维重建研究[D]. 杨明.武汉工程大学 2012



本文编号：3534345