基于RGB-D视频的面向模型的三维物体检测与重建

发布时间：2023-03-23 23:40

　　近年来,三维重建越来越受到更多计算机视觉领域学者的重视,随着三维重建的要求越来越高,其难度也愈加明显。三维重建的难度在于以下几个原因:物体移动的范围、采取受噪声影响的三维点群的精确度、点群之间互相的遮蔽情形、三维重建的速度等因素。近年来提出的重建方法中,图像数据的捕捉都在简单的场景或是将目标置于旋转平台上。所以为了减少场景的限制,在本论文中,探讨如何使用与目标同类型的三维模型去辅助用户检测目标的姿态及位置,并达成重建的目的。本文通过单RGB-D相机获得了3D图像,提出一个基于RGB-D视频的面向模型的三维物体检测与重建的方法。利用RGB-D图像数据具有丰富信息的特点,有效增加目标检测与姿态估计的准确率。利用事先建立的三维目标样本所提供的不同视角的RGB-D数据,可以准确地检测输入图像的目标,且在相机的内部与外部参数无法得知的情况下,有效进行目标姿态估计。利用改进的追踪与对齐技术,本论文所提出的3D目标重建技术可实现扩增实境应用的3D图像显示、互动及场景重建的需求。与传统使用少量特征的姿态估计相比,该方法能更有效地重建高质量的三维物体。为了验证重建系统的可靠性,将本文所使用的方法与其他姿...

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 研究目的
    1.3 研究内容与方法
    1.4 论文结构安排
第2章 三维目标检测、姿态估计与重建技术
    2.1 目标检测
    2.2 姿态估计
    2.3 RGB-D数据
        2.3.1 数据类型和属性
        2.3.2 公开数据集
        2.3.3 开源库
    2.4 RGB-D图像为主的三维目标重建技术
    2.5 本章小结
第3章 系统结构概述
    3.1 基础方法介绍
        3.1.1 RGB-D图像捕获设备
        3.1.2 图像分割方法GrabCut算法
        3.1.3 三维迭代最近邻点算法(Iterative closest point)
    3.2 系统流程简介
    3.3 本章小结
第4章 基于模型的三维图像目标检测
    4.1 三维目标点云的生成
        4.1.1 深度图像二值化
        4.1.2 图像坐标与实体坐标转换关系
    4.2 三维物体点云对齐
        4.2.1 三维模型CGIs的建立
        4.2.2 基于SIFT特征的目标姿态估计
        4.2.3 以ICP微调目标姿态
    4.3 GrabCut物体分割
    4.4 本章小结
第5章 面向模型的三维图像目标重建
    5.1 全局三维模型对齐
    5.2 三维模型重建
    5.3 本章小结
第6章 实验结果与分析
    6.1 测试环境及测试资料库
    6.2 物体姿态估计
    6.3 三维模型分割与重建
    6.4 本章小结
第7章 结论与展望
参考文献
致谢



本文编号：3768988