本文關(guān)鍵詞：基于RGB-D圖像的深度圖增強(qiáng)問(wèn)題研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：新型低廉的RGB-D相機(jī)像微軟的Kinect是一種體感傳感器,它在動(dòng)漫、游戲中有著廣泛的應(yīng)用。由于其產(chǎn)生的深度圖像噪聲大,如何通過(guò)這些粗糙甚至不全的信息獲得精細(xì)、平滑和精度較高的三維模型是一個(gè)棘手問(wèn)題。本文在山東省科技發(fā)展計(jì)劃“基于靜態(tài)深度攝像機(jī)的便攜式三維人體測(cè)量系統(tǒng)的研究與開(kāi)發(fā)”的支持下,對(duì)深度圖像增強(qiáng)做了重點(diǎn)研究,主要研究?jī)?nèi)容和成果如下:(1)為了提高三維重建精度,首先用張正友標(biāo)定法對(duì)深度相機(jī)和HD攝像機(jī)分別標(biāo)定,融合來(lái)自不同傳感器的信息,同時(shí)對(duì)它們進(jìn)行配準(zhǔn)解決兩個(gè)攝像機(jī)視點(diǎn)不同的問(wèn)題。(2)對(duì)RGB圖像平滑和銳化處理,并且對(duì)深度圖進(jìn)行3D warping預(yù)處理,初步提高它們的精度。然后采用直方圖統(tǒng)計(jì)法,利用獲取的深度圖的時(shí)間相關(guān)性,更新該幀深度值。同時(shí),巧妙地結(jié)合幀差法提高計(jì)算效率。再利用深度圖的空間相關(guān)性填充空洞。接著,構(gòu)造一個(gè)將深度圖值傳遞給高分辨率RGB圖像的二次目標(biāo)函數(shù),采用雙線性插值對(duì)深度圖進(jìn)行上采樣,然后對(duì)邊緣處巴特沃斯高通濾波處理。最后,利用復(fù)合型中值濾波對(duì)深度圖進(jìn)行處理消除孤立點(diǎn)的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果產(chǎn)生了邊緣得到保持的高質(zhì)量深度圖,本論文方法切實(shí)有效。(3)本論文利用得到的高質(zhì)量深度圖和Kinect Fusion程序進(jìn)行三維重建,并對(duì)重建后的模型,利用PCL采用表面重構(gòu)的技術(shù)進(jìn)行平滑處理,采用泊松方程算法進(jìn)行噪聲濾除,重建出完整、平滑的三維模型。
【關(guān)鍵詞】：RGB-D圖像 相機(jī)標(biāo)定 深度圖增強(qiáng) 空洞填充 上采樣
【學(xué)位授予單位】：青島大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要2-3
• Abstract3-6
• 第一章 緒論6-12
• 1.1 課題研究意義6
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀6-9
• 1.2.1 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀6-7
• 1.2.2 國(guó)外研究現(xiàn)狀7-9
• 1.3 論文的研究?jī)?nèi)容和章節(jié)安排9-12
• 1.3.1 論文主要研究?jī)?nèi)容9
• 1.3.2 論文的章節(jié)安排9-12
• 第二章 相關(guān)知識(shí)12-22
• 2.1 三維重建技術(shù)12-13
• 2.2 微軟Kinect13-17
• 2.2.1 Kinect軟硬件13-14
• 2.2.2 Kinect深度測(cè)量原理14-15
• 2.2.3 Kinect的應(yīng)用15-17
• 2.3 圖像處理17-21
• 2.3.1 中值濾波17
• 2.3.2 雙邊濾波17-19
• 2.3.3 鄰域平滑19-20
• 2.3.4 圖像銳化20-21
• 2.4 本章小結(jié)21-22
• 第三章 相機(jī)標(biāo)定22-33
• 3.1 基本原理22-25
• 3.1.1 光學(xué)成像22
• 3.1.2 剛體變換22-23
• 3.1.3 透視投影23-24
• 3.1.4 畸變校正24-25
• 3.2 張正友標(biāo)定法25-26
• 3.3 HD攝像機(jī)標(biāo)定26-29
• 3.4 深度相機(jī)標(biāo)定29-31
• 3.5 相機(jī)配準(zhǔn)31-32
• 3.6 本章小結(jié)32-33
• 第四章 RGB-D圖像的預(yù)處理33-39
• 4.1 穩(wěn)定深度值的獲取33-35
• 4.1.1 直方圖統(tǒng)計(jì)33-34
• 4.1.2 幀差法34-35
• 4.2 RGB圖像的平滑和銳化35-37
• 4.3 深度圖像預(yù)處理37-38
• 4.4 本章小結(jié)38-39
• 第五章 深度圖估計(jì)39-48
• 5.1 空間相關(guān)性39-40
• 5.2 深度圖上采樣40-44
• 5.2.1 相關(guān)工作40-41
• 5.2.2 構(gòu)造上采樣函數(shù)41-42
• 5.2.3 置信權(quán)重插值方案選擇42-43
• 5.2.4 巴特沃斯濾波43-44
• 5.3 復(fù)合型中值濾波44-45
• 5.4 實(shí)驗(yàn)最低要求45
• 5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果45-47
• 5.6 本章小結(jié)47-48
• 第六章 三維重建48-50
• 6.1 Kinect Fusion48
• 6.2 重建模型噪聲平滑48-49
• 6.3 本章小結(jié)49-50
• 第七章 總結(jié)與展望50-52
• 7.1 工作總結(jié)50
• 7.2 展望50-52
• 參考文獻(xiàn)52-56
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果56-57
• 致謝57-58

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