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基于單個(gè)深度相機(jī)的人體三維重建

發(fā)布時(shí)間:2021-02-07 12:05
  針對(duì)人體三維重建技術(shù)需要事先標(biāo)定多相機(jī)系統(tǒng)或借助轉(zhuǎn)盤(pán)等輔助工具進(jìn)行人體掃描的問(wèn)題,提出一種便捷的人體三維重建方法。首先固定一臺(tái)深度相機(jī),被掃描人立于相機(jī)前自身旋轉(zhuǎn)360°,得到多幀深度圖像和RGB圖像;然后去除無(wú)關(guān)背景,使用聯(lián)合雙邊濾波進(jìn)行深度數(shù)據(jù)修補(bǔ),對(duì)不同幀點(diǎn)云使用快速點(diǎn)特征直方圖粗配準(zhǔn)、ICP精配準(zhǔn)以及基于變形圖的非剛性配準(zhǔn);最后進(jìn)行表面重建和紋理映射,得到三維模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法重建人體模型效果較好,且重建成本低,占地面積小,可行性強(qiáng)。 

【文章來(lái)源】:國(guó)外電子測(cè)量技術(shù). 2020,39(09)

【文章頁(yè)數(shù)】:4 頁(yè)

【文章目錄】:
0 引言
1 方案設(shè)計(jì)
2 算法描述
    2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    2.2 相鄰幀配準(zhǔn)
    2.3 表面重建和紋理映射
3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
    3.1 實(shí)驗(yàn)條件
    3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    3.3 數(shù)據(jù)配準(zhǔn)和三維重建
    3.4 誤差
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于噪聲點(diǎn)云的三維場(chǎng)景重建方法[J]. 張健,李新樂(lè),宋瑩,王仁,朱凡,趙曉燕.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2020(04)
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[5]復(fù)雜曲面機(jī)器人三維測(cè)量的誤配準(zhǔn)篩除算法[J]. 田吉委,王耀南,毛建旭,吳昊天,姚盼盼.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2019(03)
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[7]基于點(diǎn)特征直方圖的點(diǎn)云自動(dòng)配準(zhǔn)算法研究[J]. 朱培源.  科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新. 2019(01)
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[9]利用結(jié)構(gòu)特征的點(diǎn)云快速配準(zhǔn)算法[J]. 王暢,舒勤,楊赟秀,陳蔚.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2018(09)
[10]基于Kinect的三維重建技術(shù)在三維顯示中的應(yīng)用[J]. 崔微,朱民耀,顏柯,陸雅婷.  電子測(cè)量技術(shù). 2017(03)



本文編號(hào):3022199

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