基于深度传感器的物体三维建模研究

发布时间：2021-08-11 20:58

　　随着计算机视觉技术的持续快速发展,三维建模技术开始广泛的应用于各个领域中。随着4G的商用以及5G将要普及,网络速率将得到进一步大幅度的提升,随之而来的许多领域将得到长足的发展。三维展示就是其中之一,三维展示的前提之一就是三维建模。然而现有的三维建模建模存在速度缓慢,难以达到实时建模以及建模设备造价昂贵,难以普及等问题。本文从这些问题出发,使用消费级传感器Kinect提出了针对消费级的三维建模解决方案,实现了快速且较高精度的三维建模。本文主要关注以下两个方面。一方面,在配准点云的三维建模方法中,在物体建模的配准过程中存在部分配准误差较大以及纹理映射效果较差和速度较慢等问题。本文针对某些情况下配准误差较大问题,基于三维点云的配准理论,采用三维点云邻域搜索技术,提出了删除非重叠点策略来解决这一问题。实验证明本文提出的方法可以消除在较大的配准误差,三维建模精度可达95.6%左右。针对纹理映射精度不高、速度缓慢无以及法自动化实现的问题,本文基于图形学中的纹理映射理论,采用uv贴图技术,提出了三角纹理映射算法。实验表明,所提出的三角形纹理映射算法可以自动快速地将对象本身的纹理映射到模型的表面,并保... 

【文章来源】：南京邮电大学江苏省

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

红外摄像头发射散斑的示意图

位硕士研究生学位论文 第二点云到以后，接下来需要做的是将深度数据与彩色数据融合为了把物体表面在二维图像中的点映射到物体在三维空标定。标定这一操作的作用即计算相机各个参数，因为的原因导致图像是存在畸变的，那么计算出来的这些参每个相机的畸变程度不一样，因此想要用不同相机拍摄就要进行矫正畸变。图 2-3 是相机成像原理图。

用到了以下几个坐标系:：世界坐标系，单位是 m，是一个三维直角笛卡尔坐测物体与相机在三维空间中的所在位置。相机坐标系，单位 m，也是三维直角笛卡尔坐标系与水平线平行，y 轴与水平线垂直，z 轴与镜头平标系，原点为图像的正中心，单位像素。图 2-3 相机成像原理图

【参考文献】：
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本文编号：3336881