基于多向点云拼合的快速三维人体测量技术研究

发布时间：2024-01-04 18:17

　　近年来,人体测量技术逐渐摆脱传统的手工测量方法的束缚,逐步与计算机技术相结合,形成了三维人体测量技术。三维人体测量技术拥有测量快速,精准,适合大量人体数据获取,适合商业场景应用等特点,在服装个性化定制,虚拟试衣,人体工学研究中均能提供有效的实用数据。现有的三维人体测量技术中,常使用的测量技术有激光测量,结构光扫描,莫尔条纹测量方法等,这些测量方法使用的仪器复杂、便携性差且价格昂贵,无法适应日常需求。本文研究旨在提出一个高效、低成本且适用于个人使用的人体测量方案,抛弃了繁琐的人体模型的三维重建工作,使用多方向点云数据的拼合,即可提取感兴趣的人体围长数据。本文的主要研究内容有:(1)基于腐蚀算法的三维点云优化。由于Kinect在捕获物体边缘时点云数据精度下降,本文需要将捕获的点云数据进行边缘去除,而现有的算法中并没有针对三维点云的腐蚀算法。因此,本文提出一种基于二维图像腐蚀算法的三维点云腐蚀方案,将点云二维轮廓的腐蚀方式映射至三维点云,完成三维点云的边缘去除,从而优化三维点云。(2)基于网格筛选的点云边缘提取方法。点云边缘是本文进行人体点云拼合的重要依据,而传统的点云边缘点提取方法在面对数...

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

本文编号：3876829