数据—模型驱动室内三维建模研究
发布时间：2020-07-01 00:52
【摘要】：三维建模是虚拟现实技术中的重要基础步骤。如何快速、准确地构建物体三维空间模型关系着三维重建的质量与精度。针对现有的模型驱动三维建模、数据驱动三维建模的不足,提出了数据-模型驱动三维建模的方法对室内场景小型规则长方体进行三维重建。本文的研究步骤为:1)Kinectv2传感数据驱动下基于空间欧式距离算法的初始模型获取。2)基于LSD算法对影像进行特征线段提取;3)基于广义点摄影测量理论对初始三维模型的八个顶点的三维空间坐标参数做精确值迭代计算,与此同时为保证迭代过程中长方体模型线段两两垂直的空间关系不会发生变化,引入附有限制条件的迭代计算观测方程,最终计算得到模型精确三维空间坐标。4)将得到的精确模型投影至线段提取结果中实现三维建模实验。实验结果表明:1)Kinect v2传感器可低成本、便捷地获取RGB-D数据以构建彩色点云获取物体初始模型,结果表明基于数据获得模型初始值在自动化程度、模型精确度以及工作效率上都有优势,也适用于低分辨率、边缘特征不明显的影像数据;2)与经典的广义点摄影测量三维建模方法相比,在坐标参数迭代的效率和准确性都有一定优势,有利于提高三维模型与影像配准的精度。综合而言,数据-模型驱动三维建模的方法综合了数据驱动三维建模与模型驱动三维建模方法,具有数据量小、自动化程度高、易于获取空间三维信息而较好的保证建模精度数据量小和物体边缘特征明显的优势。可以实现效果较好、精确度较高的三维重建。
【学位授予单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：P208;TP391.41;TP212
【图文】：
使之应用扩展到３Ｄ场景重建等其他领域。ＫｉｎｅｃｔＷ具有三种不同的输出流。逡逑它由两个摄像头组成，即一个ＲＧＢ和一个红外（１Ｒ）摄像头，传感器左侧只能逡逑看到一个摄像头（图２－２）邋［４５］。所观察到的场景的主动照明山〔台红外投影仪提逡逑供保障。逡逑彩色摄像头逡逑；逦深度bq像头逡逑Ｉ邋＾逦＼逡逑电源桁心灯逡逑丨逡逑图２－２邋Ｋｉｎｅｃｔ邋ｖ２示意图逡逑ＫｉｎｅＣｔｖ２深度图像生成原理即坫于数字成像技术的传感器T 以测Ｍ整个场逡逑景和传感器之间的距离。这些距离值直接存储在一个矩阵中，该矩阵的大小与深逡逑度传感器的分辨率相对应。实际上，对于５１２ｘ４２４深度图像的每个像素，测量设逡逑备实时估计到相应目标点的距离值。这个输出数据就是深度图像，它是一个二维逡逑图像，可以从中计算场景的三维坐标。但从深度相机中读取到的带有深度信息的逡逑一中贞数据，一般为１６ｂｉｔ的ｐｎｇ／ｐｇｍ格式。逡逑Ｋｉｎｅｃｔ邋ｖ２各自拥有固有的深度参数，而这深度参数取决于感应器自身以及逡逑所搭载的镜片，这在出厂时进行了校正并己经存储在其内部＃储器中。巾Ｔ微软逡逑同时发布Ｋｉｎｅｃｔ传感器及其官方软件^u发工具包（Ｓｏｆｔｗａｒｅ邋Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ邋Ｋｉｔ
ｉ－邋ｆ邋：＊：邋ｔ逡逑Ａ邋Ｓ邋ｍ邋Ｓ邋１邋岕邋Ｓ邋卜逡逑型驱动下的三维建模，是在获取物体的空间三维信息后进行配准，实现三维建模的目的。在这一过程中涉及一系包括：Ｋｉｎｅｃｔ相机坐标系、像平面坐标系、屏幕坐标系及。逡逑ｃｔｖ２传感[樽晗担ǎ兀伲冢╁义希觯泊衅髯晗凳堑鼻吧阆窕诘目占渥晗担晡邮掌鞯闹鞴庵幔海浦嵯蛏洗怪庇冢谥幔刂嵯蛴掖钩捎沂肿晗怠ｅ义
本文编号：2736062
【学位授予单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：P208;TP391.41;TP212
【图文】：
使之应用扩展到３Ｄ场景重建等其他领域。ＫｉｎｅｃｔＷ具有三种不同的输出流。逡逑它由两个摄像头组成，即一个ＲＧＢ和一个红外（１Ｒ）摄像头，传感器左侧只能逡逑看到一个摄像头（图２－２）邋［４５］。所观察到的场景的主动照明山〔台红外投影仪提逡逑供保障。逡逑彩色摄像头逡逑；逦深度bq像头逡逑Ｉ邋＾逦＼逡逑电源桁心灯逡逑丨逡逑图２－２邋Ｋｉｎｅｃｔ邋ｖ２示意图逡逑ＫｉｎｅＣｔｖ２深度图像生成原理即坫于数字成像技术的传感器T 以测Ｍ整个场逡逑景和传感器之间的距离。这些距离值直接存储在一个矩阵中，该矩阵的大小与深逡逑度传感器的分辨率相对应。实际上，对于５１２ｘ４２４深度图像的每个像素，测量设逡逑备实时估计到相应目标点的距离值。这个输出数据就是深度图像，它是一个二维逡逑图像，可以从中计算场景的三维坐标。但从深度相机中读取到的带有深度信息的逡逑一中贞数据，一般为１６ｂｉｔ的ｐｎｇ／ｐｇｍ格式。逡逑Ｋｉｎｅｃｔ邋ｖ２各自拥有固有的深度参数，而这深度参数取决于感应器自身以及逡逑所搭载的镜片，这在出厂时进行了校正并己经存储在其内部＃储器中。巾Ｔ微软逡逑同时发布Ｋｉｎｅｃｔ传感器及其官方软件^u发工具包（Ｓｏｆｔｗａｒｅ邋Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ邋Ｋｉｔ
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