【摘 要】
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三维视觉技术的快速发展推动着人工智能划时代的变革,其中三维重建技术作为VR/AR、智能机器人SLAM等领域一种必不可少的技术支撑,正在越来越多的影响着人们的日常生活。它可以帮助人们快速准确地将日常生活中的物体数字化,并在屏幕上以三维模型的形式显示,给人一种真实的感受。但是,传统的基于图像的三维重建方法在重建速度、模型精度以及鲁棒性上均存在缺陷,已无法满足人们对高速度、高精度、鲁棒性强的真实感三维模
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三维视觉技术的快速发展推动着人工智能划时代的变革,其中三维重建技术作为VR/AR、智能机器人SLAM等领域一种必不可少的技术支撑,正在越来越多的影响着人们的日常生活。它可以帮助人们快速准确地将日常生活中的物体数字化,并在屏幕上以三维模型的形式显示,给人一种真实的感受。但是,传统的基于图像的三维重建方法在重建速度、模型精度以及鲁棒性上均存在缺陷,已无法满足人们对高速度、高精度、鲁棒性强的真实感三维模型重建的要求。针对这种迫切需求,本文借助微软公司开发的Kinect提出了一种基于三维点云的真实感重建方法,并构建相应的三维点云硬件采集系统。主要内容如下:一、目标三维点云数据获取与预处理。该部分首先利用Kinect深度传感器、旋转展台、背景框和PC机构建了一个三维点云的硬件采集系统。然后,借助旋转展台,以每递增旋转22.5度Kinect传感器同步拍摄一次目标物的方式,分别采集三个目标物在16个不同视角下的点云数据。最后,在转台坐系下研究基于直通滤波器的冗余背景分割算法,提取每个目标物的感兴趣区域。二、多视角三维点云配准。该部分首先针对经典ICP配准算法的缺点与不足进行了改进,提出了一种基于关键点多维特征的匹配优化ICP配准算法。该算法通过增加第四维曲率特征提高匹配准确率,使用体素滤波精简点云数量、减缓计算机运算压力,利用KD-Tree近邻搜索机制提升匹配速度,总体上优化了对应点估计过程,增强了全局配准过程的鲁棒性。然后,在多视角点云图的配准拼接过程,摒弃了传统的依次递增配准过程,采取分层逐对的配准策略,使得配准误差的累积次数大幅减少,有效地解决了首尾偏移的问题。最后,通过对比实验分析,在配准精度、配准速度、鲁棒性上论证了本文配准算法和配准策略的优越性。三、目标三维点云模型曲面重建。该部分首先提出一种基于点云几何模型估计的泊松曲面重建方法,将移动最小二乘与泊松方程曲面重建方法相结合,有效地解决了曲面重建过程中局部区域存在孔洞、重叠区域存在“双墙”曲面的问题。然后通过与基于贪婪投影三角化方法获得的实验结果进行对比,论证了本文算法在模型重建精度、局部细节特征、时间效率、模型文件容量上均要优于贪婪投影三角化法的结论。四、目标三维曲面模型真实感光照涫染。该部分首先基于人眼视觉的光线跟踪原理,推导出了适合于本研究目标的光照数学模型。然后以此为依据自主设计了光照渲染器,通过模型的导入与识别、光照模型建立、顶点法矢向量计算、目标材质控制、视角变换显示等步骤,对Bear、Star、David的三维曲面模型进行了真实感光照绘制,使三维模型呈现出显著的光亮阴影变化。最后,通过多组对比实验结果表明,本文设计的光照渲染器使得目标三维模型的真实感得到了质的提升,满足了人眼感官需求,实现了本文预期的终极真实感三维重建视觉效果。
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