[發明專利]基于多個Kinect的快速自動配準方法及系統

有效

• 申請號: 201811302695.3
• 申請日: 2018-11-02
• 公開（公告）號: CN109544606B
• 公開（公告）日: 2022-02-15
• 發明（設計）人: 周元峰;李翎;辛士慶;李峰
• 申請（專利權）人: 山東大學
• 主分類號: G06T7/30
• 分類號: G06T7/30;G06T7/593;G06T7/80
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 黃海麗

本發明基于多個Kinect的快速自動配準方法及系統，圍繞人體布設三個Kinect傳感器，每個Kinect傳感器獲取人體深度數據、人體彩色數據和人體骨骼點數據，使用棋盤格標定法獲得每臺Kinect的內參，再獲得相鄰兩個Kinect傳感器之間的初始變換矩陣；對人體深度數據和人體彩色數據進行處理，利用每臺Kinect的內參，生成人體點云數據；利用初始變換矩陣將人體點云數據轉換到統一世界坐標系；利用骨骼點數據對人體點云數據進行分類，計算剛體配準變換矩陣；使用最小二乘法優化剛體配準變換矩陣，得到最終的變換矩陣；通過最終的變換矩陣，將三個Kinect傳感器獲取的人體點云數據配準在一起，得到最終的配準結果。

技術領域

本公開涉及圖像處理技術領域，具體涉及基于多個Kinect的快速自動配準方法及系統。

背景技術

實物及場景的重建可以幫助人們更好的處理信息，隨著計算機、體感設備等技術的發展，重建真實物體和場景在機器人控制，醫療，教育，計算機應用等領域發揮著日益重要的作用。

隨著Kinect這種成像速度快、價格低廉、操作方式簡便且能獲得物體深度信息的體感設備發布，如何快速、逼真地用Kinect重建真實物體和場景正成為研究的熱點問題,而基于Kinect重建真實場景的關鍵在于如何快速，準確的配準多個Kinect。基于深度圖像配準的算法中，比較常用的是迭代最近點算法(ICP)和棋盤格標定法。

迭代最近點(Iterative Closest Points,ICP)的核心思想是針對不同坐標系下的兩個點云數據集，找到兩個點云集中對應的匹配點，迭代地縮小匹配點間的距離，直到距離小于設定閾值，最終得到對應關系點集間的最優剛體變換，實現點云數據的配準。定義函數E，對點集P₁中的每一個點P_i運用變換關系得到點集P₂，E可以理解為經過變換后的P₂中每個點與M點集中對應點的距離和，重復迭代直到滿足終止條件。

ICP在圖像匹配上存在以下幾個明顯的缺點：

(1)該算法假設其中一個點集是另一個點集的子集，這一要求很多時候難以滿足；

(2)該算法在搜索對應點的過程中，計算代價很大；

(3)在尋找對應點的時候，認為歐氏距離最近的點就是對應點，會產生一定數量的錯誤對應點。

棋盤格方法通常也用來標定Kinect，主要步驟如下：

(1)準備棋盤格標定板，連接Kinect深度傳感器；

(2)前后轉動棋盤格標定板，使用Kinect傳感器掃描棋盤格定標板在各個位置的圖像，并進行圖像數據存儲。至少在不同平面內掃描3幅棋盤格在不同方位的圖像；

(3)利用Camera Calibration Toolbox，運行calib命令對Kinect傳感器拍攝的圖片進行標定。

基于棋盤格平面模板的攝像機標定由于其標定模板制作簡單，應用也比較廣泛。但是從標定實際應用狀況和結果來看，有時候會產生標定精度不高，標定系統不穩定，標定操作過程復雜、繁瑣、耗時等缺點，導致標定效果并不理想。

由于傳統的三維配準方法的通用性和精度不夠，難以滿足用戶的多種需求，在某些應用場合，例如對燒傷病人或者重病在床的患者進行其人體模型的重建時，從獲取數據到模型的重建過程，復雜的過程和所消耗的時間都是需要重視的問題。

發明內容

本公開的目的就是為了解決上述問題，提供一種基于多個Kinect的快速自動配準方法及系統，該方法不需要人工標記來進行Kinect的配準,而且提高了Kinect配準速度和精度。

為實現上述目的，本公開采用如下技術方案：