【摘要】：真實物體的三維重建是計算機視覺、計算機圖形學等領域的研究熱點,在逆向工程、三維動畫、文物數字化保護、醫(yī)學圖像處理等領域都有著廣泛的應用前景。在進行真實物體的三維重建時,需要掃描多個視角獲取物體表面的數據,因此,不同視角的點云配準是三維重建中的重要步驟。隨著科學技術的發(fā)展,三維掃描設備隨之在不斷改進,不僅可以采集到真實物體的深度信息而且可以獲取物體的顏色信息,因此,關于RGB-D點云配準問題在三維重建領域有著重要的研究意義。針對RGB-D數據的初始配準,本文提出了一種基于混合特征的RGB-D數據配準方法。首先,計算兩片點云的幾何曲率特征值,并定義兩片點云的顏色特征,由幾何特征與顏色特征加權組合構成混合特征。其次,根據混合特征在源點云中獲取特征點,并由混合特征值和歸一化后的RGB值構成特征向量,再根據特征點的特征向量在目標點云中搜索對應點,構成對應點對。最后,計算每個點對在特征向量空間上的歐式距離,構成距離集合并計算距離均值,剔除距離大于該均值的點對,再將剩下的特征點進行分塊操作,逐塊配準,將每塊的配準變換作用于整片點云,選擇誤差最小的剛性變換作為點云初始配準的最優(yōu)變換,完成初始配準。在精確配準階段,首先將RGB顏色值轉換成灰度值,并將灰度值的變化范圍經過線性變換,映射對齊到幾何數據的變化范圍,由映射后的灰度值和點云的幾何信息構成(x,y,z,gray)四維向量。然后根據混合特征獲得特征點,通過k近鄰算法在四維向量空間搜索對應點。并定義了一種4D歐氏距離的ICP算法,利用4D-ICP迭代過程實現點云的精確配準。實驗結果表明,本文提出的方法快速有效。對比局部特征統(tǒng)計量直方圖(LFSH)方法,針對不同模型和不同重疊程度的點云數據,本文方法提出的基于混合特征的分塊初始配準方法都能實現良好的配準效果,并在配準時間和配準精度上優(yōu)于LFSH方法。本文提出的4D-ICP精確配準方法,結合顏色信息和傳統(tǒng)ICP方法能快速實現RGB-D點云模型的精確配準。對比其他改進的ICP方法,本文的精配準方法在配準精度和保持顏色紋理方面效果更突出。因此,本文的點云配準方法,無論是初始配準還是精確配準,在RGB-D數據的點云模型的配準過程中都有較好的配準效果。
【圖文】：

三維重建應用實例因為三維掃描儀受本身掃描視角的限制，，只能掃描部分有限的視角，并且被掃描物體自身不同部位之間有相互遮擋的情況發(fā)生，所以在實際掃描操作中，我

初始配準流程圖
【學位授予單位】：安慶師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

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本文編號：2683958