深度图像拼接关键技术研究与实现

admin · 发表于 2024-2-9 16:22:06

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逼真的三维物体建模一直是虚拟现实和计算机图形学研究的热点题目，其相关研究成果在计算机视觉、虚拟现实、文物数字化、数字娱乐等方面都有广泛的应用。当前，随着三维扫描技术的迅猛发展，利用激光扫描仪获得的三维点云数据进行建模越来越得到人们的重视。三维点云数据包含物体的深度信息，因此又叫深度图像。要获得物体表面的完整信息，必须从不同的方向对物体进行扫描，获得多幅深度图像，然后将多幅深度图像拼接合成，此过程便叫做深度图像配准。目前，深度图像配准仍需要大量的人工参与，对大型物体的数字化而言，配准过程费时费力，因此，开展对深度图像自动配准的研究是十分重要的。本文依托国家自然科学基金重点项目“虚拟奥运博物馆关键技术研究（60533070）”，对深度图像自动配准展开了深入的研究，主要工作和贡献包括：(1) 提出了一种基于多尺度特征的两幅深度图像自动配准方法。对于两幅深度图像，为其各自构造一个尺度空间，计算深度图像各点的特征值；然后，并在合适的尺度下利用特征值对深度图像进行聚类分块；在两幅深度图像得到的小分块中寻找对应分块；紧接着，使用RANSAC算法找出候选集中正确匹配分块和相对应的匹配点，根据匹配点计算出两幅深度图像间的转换矩阵，实现两幅深度图像自动配准。(2) 针对包含纹理图像的深度图像配准，本文采用了一种结合纹理图像进行配准的方法。利用纹理图像找到两幅图像的多对候选对应点，结合准密算法对候选对应点进行筛选，然后利用纹理图像对应的深度图像中的几何信息，计算出两幅深度图像的转换矩阵，实现两幅深度图像自动配准。(3) 精确配准方面，本文利用ICP方法，通过逐步缩小误差减少了迭代次数，有效缩短了精确配准时间。全局配准方面，本文利用多幅扫描图像的分段连续特征，采用了分条带进行两两配准，并利用模型图生成树决定配准次序的方法，提高了多幅图像配准效率。(4) 利用本文算法设计并实现了一个深度图像自动配准工具。使用该工具可以方便的对多种格式的深度图像进行自动配准。

深度图像拼接关键技术研究与实现

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