基于Kinect深度信息的实时三维重建和滤波算法研究

发布时间：2018-01-24 18:29

  本文关键词： 实时三维重建 Kinect 三维点云 噪声分析 深度图像 双边滤波 联合双边滤波　出处：《计算机应用研究》2013年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：分析了基于Kinect输出的深度数据进行场景实时三维重建的算法。针对实现过程中出现的深度图像噪声过大的问题,根据其信号结构的特点给出了改进的双边滤波算法。新算法利用已知的深度图像噪声范围,将权值函数修改为二值函数,并结合RGB图像弥补了缺失的深度信息。实验表明,新算法无论是在降噪性能还是计算效率上,都大大优于已有的双边滤波,其中计算速度是原始算法的6倍。
[Abstract]:The algorithm of real-time 3D scene reconstruction based on depth data output from Kinect is analyzed. According to the characteristics of the signal structure, an improved two-sided filtering algorithm is presented. The new algorithm modifies the weight function into a binary function by using the known depth image noise range. Combined with the RGB image, the missing depth information is compensated. The experimental results show that the new algorithm is much better than the existing bilateral filtering in terms of noise reduction performance and computational efficiency. The computational speed is 6 times that of the original algorithm.
【作者单位】： 上海交通大学电子工程系;
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 三维重建技术是计算机视觉、人工智能、虚拟现实等前沿领域的热点和难点,也是人类在基础研究和应用研究中面临的重大挑战之一,被广泛应用于文物数字化、生物医学成像、动漫制作、工业测量、沉浸式虚拟交互等领域。现有的三维重建技术,按照获取深度信息的方式,可分为被动式技

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本文编号：1460714