[發明專利]基于Kinect的室內場景三維重建方法

有效

• 申請號: 201710014728.3
• 申請日: 2017-01-10
• 公開（公告）號: CN106803267B
• 公開（公告）日: 2020-04-14
• 發明（設計）人: 盧朝陽;丹熙方;李靜;矯春龍
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33;G06T7/55;G06T15/00;G06T17/30
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心 61205
• 代理人: 程曉霞;王品華

本發明公開了一種基于Kinect的室內場景三維重建方法，解決了實時重建室內場景三維模型且避免過多冗余點的技術問題，包括步驟：用Kinect獲取物體深度數據，對深度數據進行去噪并降采樣；獲取當前幀點云數據，并計算出該幀內各點的法向量；用TSDF算法建立全局數據立方體，用光線投射算法計算預測點云數據；通過ICP算法和預測點云數據計算點云配準矩陣，將每幀獲取的點云數據融合到全局數據立方體中，逐幀融合點云數據，直至獲得較好的融合效果；用等值面提取算法對點云數據進行渲染，構建出物體的三維模型。本發明提高了配準速度和配準精度，融合速度快，冗余點少，可用于室內場景實時重建。

技術領域

本發明屬于計算機視覺技術領域，特別涉及一種基于Kinect的室內場景三維重建方法。本發明可用于機器人導航、工業測量、虛擬交互等領域。

背景技術

三維重建技術是計算機視覺、人工智能、虛擬現實等前沿領域的熱點和難點，也是人類在基礎研究和應用研究中面臨的重大挑戰之一，被廣泛應用于文物數字化、生物醫學成像、動漫制作、工業測量、沉浸式虛擬交互等領域。

三維重建在科研領域已經歷了很長研究時間，但由于所需設備的成本較高，目前還沒有達到普及的程度。隨著微軟Kinect體感攝像機的推廣使用，成本大大降低，使得普通用戶也可以利用三維重建技術來制作模型。

現有的三維重建技術，按照獲取深度信息的方式，可分為被動式技術和主動式技術。被動式技術利用自然光反射，一般通過攝像機拍攝圖像，然后通過一系列的算法計算得到物體的三維坐標信息。這種被動式方法的計算量大，速度慢。

主動式技術包含一個光源，直接測量物體的深度信息，因而很容易做到實時效果，如Time of Flight技術和結構光技術。其中Time of Flight技術的成本很高，從而極大地限制了該技術的使用場合。Kinect相機使用結構光技術，成本較低，可以滿足普通用戶的需求，在三維重建中得到了廣泛的應用。

針對三維重建，已有相關專利，如《一種基于SIFT和LBP的點云配準的接觸網三維重建方法》(公開號：CN104299260A，申請號：201410456796.1，申請日：2014.09.10)，該專利提出一種基于SIFT和LBP的接觸網三維重建方法。專利《基于Kinect視覺技術的三維空間地圖構建方法》(公開號：104794748A，申請號：201510116276.0，申請日：2015.03.17)，該專利提出一種基于Kinect視覺技術的三維空間地圖構建方法。

文獻“Henry P,Krainin M,Herbst E,et al.RGB-D mapping:Using depthcameras for dense 3D modeling of indoor environments[C]//RSS Workshop on RGB-D Cameras.2010.”提出了基于SIFT(尺度不變特征變換)特征匹配定位及TORO(Tree-basedNetwork Optimizer)優化算法的室內場景三維重建系統，此系統利用深度數據和彩色圖像數據，使用ICP算法結合彩色圖像中的SIFT特征對兩幀的點云數據進行配準，同時使用TORO算法—一種針對SLAM的最優化算法得到全局點云數據，對于特征不明顯甚至光線昏暗的室內場景，都可以比較準確地進行三維重建，但上述算法的計算復雜，重建速度較慢。

文獻“Fioraio N,Konolige K.Realtime visual and point cloud SLAM[C]//RSS Workshop on RGB-D Cameras.2011.”提出了RGBD-SLAM算法，此算法利用RGB-D傳感器獲取深度數據和彩色圖像數據，使用k-d tree或投影法在兩幀點云數據中尋找對應點，運用基于對應點的ICP算法實現點云數據的配準，使用g2o—一種高效的非線性最小二乘優化器進行全局優化，要達到較好的重構效果，依然存在計算復雜，重建速度慢的問題。

上述兩種算法的計算復雜，配置的要求較高，且點云模型的冗余點多。