【摘 要】
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获取真实物体的三维模型在虚拟现实、CAD反向工程、模式识别、不良产品检测以及人体非接触测量等领域应用非常广泛.本文通过对多视点深度图像配准算法和三维曲面重建理论进行
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获取真实物体的三维模型在虚拟现实、CAD反向工程、模式识别、不良产品检测以及人体非接触测量等领域应用非常广泛.本文通过对多视点深度图像配准算法和三维曲面重建理论进行研究,经过多视点深度图像配准获得视点之间的运动参数,然后将深度图像在统一的坐标系下集成,最后提取深度图像的空间曲面,建立完整的物体表面的几何形状描述.本文首先介绍了三维深度传感技术的工作原理,并且简单分析了采集的深度数据中包含的误差,然后提出了一种基于迭代最近点(Iterative ClosestPoint,简写为ICP)算法的部分重叠区域的配准算法.针对两幅深度图像间的配准,我们分别从控制点选取、对应点查找计算和对应点有效性检查方面提出了解决方案.对于多幅深度图像,两两配准叠加后会出现局部配准误差的积累和放大,基于虚拟点对约束的概念,我们提出了一种扩散积累误差的算法,其基本思想是在尽量保证局部配准结果的前提下,使累积误差在各深度图像运动参数间均匀分布.三维曲面重建分为两个阶段:首先,基于隐函数方法建立等值面方程,然后由步进立方体(Marching Cube,简写为MC)算法提取等值面(isosurface)形成深度图像的空间曲面,完成三维模型重建工作.实验结果表明本文所提出的多视点深度图像配准算法可以满足三维模型重建的需要.
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