當(dāng)下,計(jì)算機(jī)軟硬件性能不斷提升,極大地推動了三維重建技術(shù)的發(fā)展。通常情況下,三維掃描設(shè)備每次只能重建出單一視角的三維點(diǎn)云,所以為了獲得完整的點(diǎn)云模型,我們必須對不同視角的點(diǎn)云進(jìn)行拼接,而這個拼接的過程就是點(diǎn)云配準(zhǔn)。點(diǎn)云配準(zhǔn)技術(shù)是三維重建中最重要的點(diǎn)云處理技術(shù)之一,它是通過計(jì)算兩片三維點(diǎn)云之間的變換矩陣,從而將兩片點(diǎn)云變換到同一坐標(biāo)系下,實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云重疊部分的拼接。本文主要對三維重建中的點(diǎn)云配準(zhǔn)技術(shù)進(jìn)行研究,首先將介紹點(diǎn)云配準(zhǔn)基礎(chǔ),以及搭建實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)、采集點(diǎn)云數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理;然后對不同的點(diǎn)云粗配準(zhǔn)方法進(jìn)行研究;最后對基于ICP算法的點(diǎn)云精配準(zhǔn)進(jìn)行研究,并在點(diǎn)云兩兩配準(zhǔn)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)多幅點(diǎn)云的連續(xù)配準(zhǔn)。本文的主要內(nèi)容和創(chuàng)新如下:1.介紹點(diǎn)云配準(zhǔn)基礎(chǔ),主要包括點(diǎn)云和點(diǎn)云配準(zhǔn)相關(guān)的概念、點(diǎn)云的獲取方法、點(diǎn)云預(yù)處理、剛體變換的數(shù)學(xué)模型以及剛體變換矩陣的求解這幾個方面。2.對點(diǎn)云粗配準(zhǔn)方法進(jìn)行研究,首先研究了兩種基于RANSAC算法思想的點(diǎn)云粗配準(zhǔn)算法,并對兩種方法的配準(zhǔn)效果和效率進(jìn)行比較分析,針對這兩種方法配準(zhǔn)效率比較低的缺點(diǎn),本文提出結(jié)合關(guān)鍵點(diǎn)提取技術(shù)對其進(jìn)行改進(jìn)。針對基于RANSAC思想的兩種粗配... 

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

點(diǎn)云分類

點(diǎn)云分類

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文12（g）（h）圖2-38幅格雷碼圖案。（a）第一幅格雷碼圖案；（b）第二幅格雷碼圖案；（c）第三幅格雷碼圖案；（d）第四幅格雷碼圖案；（e）第五幅格雷碼圖案（f）第六幅格雷碼圖案；（g）第七幅格雷碼圖案；（h）第八幅格雷碼圖案本文實(shí)驗(yàn)使用的相機(jī)分辨率為1024*768，所以在理想條件下可以采用10幅格雷碼圖案將圖像分為210＝1024個豎直區(qū)域，其中每個區(qū)域的寬度為一個像素寬度，這樣就可以保證豎直方向上格雷碼值的唯一性。但這種情況下由于條紋過細(xì)，采集到的圖像難以區(qū)分條紋邊界，會出現(xiàn)大量解碼錯誤的情況。通過實(shí)驗(yàn)對比，發(fā)現(xiàn)當(dāng)投射如圖2-3所示的8幅格雷碼圖像，將圖像分為28=256個豎直區(qū)域，每個區(qū)域?qū)挾葹?個像素寬度時，重建效果最佳。向物體投射格雷碼圖案并用相機(jī)拍攝后，需要遍歷拍攝后圖案的每個像素點(diǎn)，并根據(jù)一定的方法判斷該像素點(diǎn)投射的是白色還是黑色條紋，如果是白色條紋則碼值記1，黑色條紋則碼值記0。對于圖像中的每個像素點(diǎn)，依次記錄每幅圖像上該點(diǎn)的碼值，則可以得到由0、1組成的有序碼值序列，這個過程即為格雷碼解碼。本文采用由Scharsterin[36]提出的正反格雷碼的方法判斷像素點(diǎn)的碼值。該方法的具體操作為，向物體投射正常的格雷碼圖案之后，再向物體投射與原格雷碼圖案完全相反的圖案，即把原來的黑色條紋換成白色條紋，原來的白色條紋換為黑色條紋。對于圖像中的每個像素點(diǎn)，在正格雷碼圖案中的像素值記為,在反格雷碼圖案中的像素值記為,如果,則該點(diǎn)投射的是白色，碼值為1，反之，碼值為0。2.2.2.2相位碼如上一小節(jié)所述,經(jīng)過格雷碼編解碼，對于左圖像上的任一像素點(diǎn)，根據(jù)碼值相同的原則，可以將其對應(yīng)點(diǎn)限定在右圖像的一個豎直區(qū)域內(nèi)，但該區(qū)域?yàn)?個像I(u,v)+I(u,v)-I(u,v


本文編號：3649523