【摘要】：三維對象重建在計算機視覺領(lǐng)域有著廣泛而深刻的研究意義,對象檢索、3D打印、場景理解、虛擬現(xiàn)實等技術(shù)都依賴于三維對象重建技術(shù)所生成的對象模型庫。隨著計算機圖形圖像處理設(shè)備性能的提升和深度信息獲取設(shè)備的普及,已經(jīng)有一些使用立體視覺方法基于RGB-D重建對象的技術(shù)。這些現(xiàn)有的三維對象重建技術(shù)基于嚴格布置的重建環(huán)境、預(yù)設(shè)的先驗,重建出相對精細而準確的三維物體。然而,在自然場景中的三維對象重建技術(shù)要求能夠滿足在不干涉物體擺放位置與角度、對重建對象的大小和形狀沒有約束的前提下對場景中的物體進行重建,而現(xiàn)有的對象重建工作在這方面的研究較少。因此,本文以計算機視覺為理論基礎(chǔ),對基于RGB-D的三維對象重建技術(shù)進行了探究。本文提出并實現(xiàn)的基于RGB-D的對象分割與重建技術(shù)不需要干涉場景中物體的物理位置,只需要用戶在首幀提供交互式分割輸入,就可以由算法自動地執(zhí)行分割與重建,得到最終的三維對象信息。為了實現(xiàn)首幀良好的分割效果,本文基于Graph Cuts分割框架,利用測地距離和邊界模型改進了交互式分割算法,提高了分割的精度。同時邊界模型的提出和金字塔模型的應(yīng)用進一步改進了算法的效率。實驗證實本文提出的RGB-D對象分割算法無論在精度、效率還是魯棒性上都優(yōu)于現(xiàn)有的分割算法,為接下來重建的部分提供了良好的輸入。為了實現(xiàn)針對對象的三維重建,本文改進了KinectFusion的重建框架,加入了實時分割算法。本文提出的種子點推演算法和邊界分割模型能夠很好地推測幀間種子點的變化,使得幀間分割算法能夠?qū)崟r得到精確的分割結(jié)果。利用分割的結(jié)果,本文對三維重建的各步驟如TSDF融合和傳感器姿態(tài)估計算法做了改變,加入了分割結(jié)果的約束,降低了點云迭代的計算量,同時不影響三維重建的質(zhì)量。經(jīng)實驗驗證,我們基于以上技術(shù)點實現(xiàn)的原型系統(tǒng)能夠滿足我們的研究要求,本文實現(xiàn)的三維對象重建系統(tǒng)能夠運用到自然場景重建中去。
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2569541