基于Kinect傳感器多深度圖像融合的物體三維重建

郭連朋，陳向寧，劉　彬，劉田間

(中國人民解放軍裝備學院，北京 101400)

引言

物體三維重建技術是近幾十年來研究的熱點問題，在虛擬現實、文化遺產保護、反向工程和多媒體產業模型設計等諸多領域都有廣泛的應用，其目的是從拍攝的真實物體的影像中還原出其三維模型。目前，主要的重建算法有基于體素的方法[1]、基于多邊形網格變形的方法[2]和基于多視圖匹配的方法[3]。基于體素的重建方法的重建精度取決于立方柵格的劃分細度，但劃分細度的增加，運算量會以三次方的速度增加；基于多邊形網格變形的重建方法的精度和運算時間依賴于初始表面的質量；基于多視圖匹配的重建方法無論從精度還是從完整性上，都有突出的表現。隨著Kinect傳感器等深度信息獲取設備的出現，基于多深度圖像融合[4-7]的三維重建算法引起了國內外學者的高度關注，有極大的理論意義和實際應用價值。自2010年Kinect發布以后，許多學者便對利用Kinect進行三維重建的方法進行了深入的研究。在國外，2010年，Peter Henry[8]等人嘗試使用Kinect對室內場景進行三維重建，得到的三維模型較為粗糙，速度也只有2 f/s左右。2011年，Shahram Izadi、Richard A. Newcombe 等人構建了KinectFusion[9]系統，對小范圍靜態場景和單獨物體進行三維重建，相對于Peter Henry等人的方法，其結果更加精細，但重建效率有待進一步提高。Engelhard等人[10]利用Kinect提供的RGB-D 相機實現了一個實時的視覺SLAM系統，取得了很好的效果。Izadi等人[11-12]提出了一種基于GPU并行計算的實時定位與重建系統，并實現了動態場景的三維重建，但該系統重建結果依賴于實時的ICP配準，系統穩定性容易受到錯誤匹配的影響。……