基于Kinect传感器的三维重建算法研究

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kinectv2 参数指标

kinectv2 参数指标摘要：1.Kinect V2 简介2.Kinect V2 的主要参数指标3.参数指标的详细说明4.Kinect V2 的应用领域正文：一、Kinect V2 简介Kinect V2 是微软推出的一款深度摄像头设备，它可以实时捕捉场景中的三维信息，并结合人工智能技术进行处理和分析。

Kinect V2 具有较高的精度和灵活性，广泛应用于虚拟现实、增强现实、游戏开发、机器人导航等领域。

二、Kinect V2 的主要参数指标1.分辨率：Kinect V2 的传感器分辨率为1920x1080，这意味着它可以捕捉到高清晰度的三维场景信息。

2.帧率：Kinect V2的帧率最高可达30帧/秒，实时性较强，能够满足大部分应用场景的需求。

3.视野角度：Kinect V2 的视野角度为70°，可以覆盖较大的场景范围。

4.距离：Kinect V2 的最远检测距离为4.5 米，可以满足较远距离的捕捉需求。

5.精度：Kinect V2 的深度精度为1 厘米，可以捕捉到较为精确的三维信息。

三、参数指标的详细说明1.分辨率：Kinect V2 的分辨率为1920x1080，这意味着它可以捕捉到高清晰度的三维场景信息。

高分辨率有助于提高场景的还原度和真实感，使得捕捉到的三维信息更加细腻。

2.帧率：Kinect V2的帧率最高可达30帧/秒，这意味着它可以实时捕捉到三维场景的信息。

高帧率有助于提高场景的流畅度，减少延迟，使得用户可以获得更好的交互体验。

3.视野角度：Kinect V2 的视野角度为70°，可以覆盖较大的场景范围。

大视野角度有助于提高Kinect V2 的捕捉范围，使得用户可以在更大的场景中进行交互。

4.距离：Kinect V2 的最远检测距离为4.5 米，这意味着它可以在较远距离上进行三维捕捉。

远距离检测有助于提高Kinect V2 的应用范围，使得用户可以在更广阔的空间中进行操作。

kinect fusion算法

kinect fusion算法摘要：1.Kinect Fusion 算法简介2.Kinect Fusion 算法的工作原理3.Kinect Fusion 算法的应用领域4.Kinect Fusion 算法的优缺点5.Kinect Fusion 算法的未来发展前景正文：一、Kinect Fusion 算法简介Kinect Fusion 算法是微软研究院开发的一种实时三维场景重建技术。

它通过结合Kinect 传感器收集的数据，对场景进行实时重建，实现对真实环境的感知和理解。

这一算法为室内导航、机器人视觉、增强现实等领域提供了强大的技术支持。

二、Kinect Fusion 算法的工作原理Kinect Fusion 算法的工作原理可以分为以下几个步骤：1.数据收集：首先，Kinect 传感器会收集场景中的点云数据、色彩信息和深度信息。

2.运动估计：通过分析Kinect 传感器的运动轨迹，算法可以估计出传感器在空间中的位置和姿态变化。

3.地图构建：根据收集到的数据和运动估计结果，算法会实时构建场景的地图，包括三维点云、纹理信息等。

4.场景更新：当传感器移动时，算法会不断更新场景地图，确保地图与现实环境保持一致。

三、Kinect Fusion 算法的应用领域Kinect Fusion 算法在许多领域都有广泛的应用，包括：1.室内导航：通过实时重建场景地图，可以为室内导航提供精确的位置信息。

2.机器人视觉：Kinect Fusion 算法可以为机器人提供实时的环境感知，提高机器人的自主性和适应性。

3.增强现实：Kinect Fusion 算法可以为增强现实应用提供实时场景重建，实现虚拟物体与现实环境的完美融合。

4.游戏开发：在游戏开发中，Kinect Fusion 算法可以用于实现更加真实的游戏场景，提高游戏体验。

四、Kinect Fusion 算法的优缺点Kinect Fusion 算法具有以下优缺点：优点：1.实时性：Kinect Fusion 算法可以实时重建场景，适用于对实时性要求较高的应用。

基于Kinect的人体姿态识别技术研究

基于Kinect的人体姿态识别技术研究人体姿态识别是指计算机通过摄像头或传感器获取到的人体图像信息，通过算法进行处理和分析，最终将人体姿势信息转化为计算机可读的数字信号。

这项技术的应用非常广泛，在人脸识别、运动员训练、智能游戏、虚拟试衣间等领域都有重要的应用价值。

近年来，基于Kinect的人体姿态识别技术逐渐成熟，并得到了越来越广泛的应用。

一、Kinect技术介绍Kinect是由微软公司研发的一项人体姿态识别技术，采用了深度摄像头、RGB 摄像头和麦克风组成的复合传感器，能够实时获取周围环境和人体的三维信息并进行实时处理。

这项技术首次应用到Xbox 360游戏机上，使玩家可以通过身体动作控制游戏角色的动作，后来也被应用到Windows应用程序中。

Kinect技术的一个重要特点是无需手持设备或穿戴传感器，使得用户可以自然而然地进行交互，让人机交互更加自由和便捷。

二、Kinect技术在人体姿态识别中的应用1、人脸识别Kinect技术可以通过识别人脸的关键点和表情来实现人脸识别。

如果与生物度量技术相结合，比如指纹、虹膜、声纹等技术，可以更加精确地进行身份验证和身份识别。

2、运动员训练人体姿态识别技术可以通过检测人体关节点的位置和姿态来进行运动员训练，为运动员定制个性化的训练计划。

例如，对于篮球运动员的训练，Kinect技术可以检测球员的运动轨迹和投篮姿势，分析其动作是否正确，并提示改进方法，从而提高运动员的技术水平。

3、智能游戏Kinect技术主要是应用于游戏领域，通过跟踪玩家的身体动作来进行游戏，使得玩家享受到了更加自由和便捷的游戏方式。

例如，Kinect体感游戏《舞动吧！大象》就是通过跟踪玩家的身体动作来进行体感游戏，让玩家更加沉浸到游戏世界中。

4、虚拟试衣间人体姿态识别技术还可以被应用于虚拟试衣间中。

消费者只需要站在Kinect摄像头的视野范围内，就能够在屏幕上查看自己的虚拟试衣效果。

通过Kinect技术对消费者的身体姿态的检测，可以准确地调整试衣间中的虚拟衣服，使其更加贴合消费者的身体尺寸和曲线。

基于Kinect的3D人脸识别（1）

基于kinect的3D人脸识别技术摘要在2D人脸识别技术不断发展的今天，深度学习的出现让2D人脸识别技术的准确率已经达到了97.54%，2D技术的发展空间越来越小。

而随着3D技术也越来越成熟，将3D技术融合到人脸识别技术中是一种新的发展方向。

而现阶段，kinect这种体积轻巧，价格便宜，捕获3D数据效率高而且分辨率不低的设备成了许多研究人员的研究对象。

在本文中我们也利用了kinect设备完成了一个基于kinect的3D人脸识别研究的过程。

首先通过kinect设备采集了一批数据，接着实现了一种基于熵图和显著性图，利用HOG特征算子，和随机森林分类器和SVM分类器进行识别的算法系统。

通过我们的实验，利用随机森林分类器实现的分类器准确率只有73%，而利用SVM分类器达到的准确率有83.19%。

但是因为采集数据的范围小，以及算法的不完善性，我们的系统还有很大的提升空间。

关键词：kinect，RGB-D，显著性，熵图，随机森林，SVM，人脸识别AbstractWith the fast development of the face recognition based 2D data, the deep learning technology makes the accuracy of the face recognition based 2D data have reached in 97.54% and the development of the 2D technology in face recognition has reached the bottleneck. However, with the 3D technology becoming more and more mature, it is a new development direction to fuse the 3D technology into face recognitiontechnology. In the meanwhile, the Kinect which is portable, inexpensive and has high capturing rate and moderate definition becomes the research object of many researchers.In our paper, we used the Kinect equipment to finish a project which is about face recognition based 3D data. First of all, we collected enough RGB-D data using Kinect. Then we implemented the algorithm system which is based the entropy map and the visual saliency map, gets the feature vector using the HOG descriptor and using random decision forest and support vector machine to classify the data.The result of our experiment is not very well. The accuracy of the recognition with random decision forest classifier reaches only 73%. However, the accuracy of the recognition with support vector machine reaches 83.19%. Because of the small scale in the database and the imperfect algorithm, our system can still make great progress.Key words:Kinect, RGB-D, salience, entropy, RDF, SVM, face recognition1，绪论1.1研究背景随着人们对人工智能，机器学习算法的研究的不断深入，其分支领域中的计算机视觉中的人脸识别技术也得到了充分的发展和巨大的进步。

Kinect实现简单的三维重建

Kinect想必大家已经很熟悉了，最近基于Kinect的创意应用更是呈井喷状态啊！看到很多国外大牛用Kinect做三维重建，其中最著名的要数来自微软研究院的Kinect Fusion了，可以看看下面这个视频/show/7q2Sa__pa4-rWcAVtB3Xuw...html，或者/v_show/id_XNDcxOTg3MzUy.html。

可惜Kinect Fusion是不开源的，不过PCL实现了一个差不多的开源版本，/。

有兴趣同时电脑配置高的朋友可以研究一下。

最近比较闲，有一点手痒，想自己做一个三维重建，不过肯定不会像Kinect Fusion那么强大，只是自己练练手、玩玩而已。

代码在最后有下载。

1. 获取Kinect深度图：首先我使用微软官方的Kinect SDK来控制Kinect，三维绘图我选用了OpenFrameworks。

OpenFrameworks（以后简称OF）是一个开源的公共基础库，将很多常用的库统一到了一起，比如OpenGL，OpenCV，Boost等等，而且有大量的第三方扩展库，使用非常方便。

具体可见/。

在一切开始之前，我们需要对OpenGL和三维场景做一些设置：[cpp] view plaincopyvoid testApp::setup(){ //Do some environment settings. ofSetVerticalSync(true); ofSetWindowShape(640,480); ofBackground(0,0,0); //Turn on depth test for OpenGL.glEnable(GL_DEPTH_TEST);glDepthFunc(GL_LEQUAL);glShadeModel(GL_SMOOTH); //Put a camera in the scene. m_camera.setDistance(3);m_camera.setNearClip(0.1f); //Turn on the light. m_light.enable(); //Allocate memory to store point cloud and normals.m_cloud_map.Resize(DEPTH_IMAGE_WIDTH,DEPTH_I MAGE_HEIGHT);m_normal_map.Resize(DEPTH_IMAGE_WIDTH,DEPTH_I MAGE_HEIGHT); //Initialize Kinect.InitNui(); }OF是使用OpenGL进行绘图的，所以可以直接使用OpenGL 中的函数（以gl开头），为了方便，OF还自己封装了一些常用函数（以of开头）。

三维重建算法研究综述

二、文物三维重建技术的应用
1、文物修复与保护：通过三维重建技术，文物修复人员可以更加准确地理解文物的原貌，为其修复提供重要的参考依据。同时，该技术也可以对文物进行无损检测，发现文物的潜在损伤，为文物的保护提供数据支持。
2、数字化展示：利用三维重建技术，可以将文物在数字世界中真实地再现出来，为观众提供身临其境的体验。同时，这种数字化展示方式还可以有效地保护文物，防止其受到物理损害。
三维重建算法研究综述
01 摘要
03 文献综述 05 参考内容
目录
02 引言 04 结论
摘要
本次演示旨在综述三维重建算法的研究现状及其发展趋势，重点算法的基本概念、应用领域、研究现状、未来研究方向以及挑战。通过对大量相关文献的搜集、整理和分析比较，本次演示总结了近年来三维重建算法的重要成果和不足之处，并指出了未来可能的研究方向。
4、三维重建算法的未来研究方向
未来，三维重建算法的研究将面临更多挑战和机遇。以下几个方面可能成为未来的研究方向：
(1)提高三维重建的精度和效率。尽管已经有很多优秀的三维重建算法，但对于复杂形状和动态变化的目标对象，其精度和效率仍需进一步提高。此外，如何平衡计算效率和内存消耗也是一个值得研究的问题。
3、虚拟考古：在考古学中，三维重建技术可以帮助考古学家更好地理解古代文明的生活方式和工艺技术。通过模拟遗址或墓葬的原始状态，我们可以更准确地推测出古代人类的行为和生活方式。
三、文物三维重建技术的未来发展趋势
1、高精度与高效率：随着技术的进步，未来的文物三维重建技术将更加注重扫描设备的精度和重建算法的效率。这将使得我们可以更快、更准确地获取文物的三维数据。
2、三维重建算法的研究现状和趋势

基于机器人视觉的三维场景重建与定位研究

基于机器人视觉的三维场景重建与定位研究近年来，基于机器人视觉的三维场景重建与定位研究成为了人工智能领域的热点之一。

通过将机器人与视觉技术相结合，可以实现机器人在复杂环境中的感知与理解，为机器人导航、自主控制等提供了有效的支持。

本文将探讨基于机器人视觉的三维场景重建与定位的相关研究内容及应用前景。

首先，基于机器人视觉的三维场景重建是指利用机器人的摄像头或激光雷达等传感器，通过采集环境中的图像或点云数据，利用计算机视觉算法对这些数据进行处理与分析，从而获取并重建出环境的三维模型。

这种方法可以精确地描述物体的形状、大小、位置等属性，为机器人的导航与操作提供准确的场景信息。

在三维重建中，常用的技术包括结构光、视觉SLAM （Simultaneous Localization and Mapping），以及点云融合等。

结构光是一种基于红外相机和投影仪的三维重建方法，通过将结构光投影在目标物体上，利用红外相机对结构光进行拍摄，然后根据光的形变来重建出物体的三维形状。

这种方法适用于对静态物体进行精确重建，但对于动态场景则存在一定的限制。

视觉SLAM是指通过机器人的摄像头或激光雷达等传感器，实时地获取环境的图像或点云数据，并通过同时进行定位与地图构建的方式，来实现对机器人路径的跟踪与建模。

视觉SLAM方法常用的算法有ORB-SLAM、DSO等，它们通过特征点的提取与匹配，实现对机器人位置与环境地图的实时更新。

视觉SLAM的优势在于可以实现实时定位与地图构建，并且对于环境的要求较低，但对于大场景或者特定光照条件下的视觉SLAM仍然存在一定的挑战。

点云融合是指将多个传感器采集到的点云数据进行融合，得到更精确的三维模型。

常用的点云融合方法包括ICP（Iterative Closest Point）、RGB-D SLAM等，它们通过将不同传感器获取到的点云进行配准与融合，得到精确的三维重建结果。

点云融合方法适用于对大型场景进行建模，但对传感器之间的标定及数据同步要求较高。

Kinect 3D 扫描重建程序简介说明书

2nd International Conference on Machinery, Electronics and Control Simulation (MECS 2017)A Brief Talk on the 3D Scanning Reconstruction Program Based onKinect and its ApplicationWang Yongsheng1, a, Zhang Qizhi2, b,* and Liu Xiao2, c1 School of art and design, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, China2 School of art and design, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, Chinaa**************,b**********************,c***************Abstract: By combining the Kinect (a somatosensory device) with a supporter and a rotary wheel and using a 3D scanning software named KScan3D to realize a quick scan of the human body, this paper constructs two scanning systems, one of which is equipped with a handheld single-camera comparing to the other adopting multiple fixed cameras, so as to generate virtual 3D models and provide various applications, such as printing 3D objects, generating web pages or making animations and virtual exhibition models.Keywords: 3D scanning restructure; painted sculptures of Dunhuang; digitalization.1. IntroductionThe rapid growth of computer sciences and digital VR techniques has made it possible for using 3D scanning and printing technologies to realize digital 3D visual reconstruction. Such advancement has bee promptly applied to various areas including construction, medical care, archeology and industrial use. Compared to traditional modeling methods, 3D scanning and printing technologies are faster and more precise. Due to a wide range of utilities, human body modeling has become a desperately urgent need.2. 3D Scanning ReconstructionAs described during the experiment in this paper, data are first obtained through Kinect, a somatosensory camera sensor. Subsequently, the data are converted to a 3D mesh by using a software called Kscan3D. A mesh with 360 degree coverage can be achieved based on data showing different angles with the help of Kscan3D, which is capable of automatically capture and organize the 3D grip. Deleting unnecessary point from the data can smooth the data before the final combining and compositing to generate a complete model.2.1 Hardware Construction2.1.1Hardware ConstructionThis system is designed to scan people standing about 1.6 to 1.9 meters tall, which means the supporter needs to be 2.5 meters high at the same level with the Kinect. Each Kinect is set about 64cm away from the other and is responsible for scanning a part of the body. Then it is the software’s job to connect the separated scanning results. The Kinect on the highest position scans the head and shoulders, while the second is in charge of the arms. Similarly, the third shoots the waist and the forth scans the legs and the feet. If this person is short, 3 Kinects may be enough, using the first Kinect for scanning the head and shoulders, the second for arms and waist, and the third for legs and feet. This experiment is conducted by using 3 Kinects. Besides, a rotary wheel running at a uniform velocity is required and its loading capacity has to be adequate to supporting a person for full 360 degree scanning. The rotary wheel is 66cm away from the aluminum supporter as shown in Figure 1.Fig. 12.1.2 What is Kinect and how does it work:Kinect is a somatosensory camera sensor, providing multiple features, for instance, motion capture, image recognition, microphone input and voice recognition. Players are enabled to interact with virtual objects and other players in game as well as to share pictures and information with other XBOX users via internet. Kinect is first designed as a peripheral input equipment for the Xbox and later on Kinect for windows is developed for connecting with PC.How does Kinect work: Kinect is a combination of various sensors, which comprises a color camera,a pair of depth cameras (one is used to emit infrared ray, the other is to received the returned ray), an array of microphones and a motor base, Kinect is able to work within a range from 1.2 m to 3.5 m. Asof Kinect for Windows, the range of the camera is shortened to 40 cm to 3 m.The depth camera uses IR to obtain the depth value of each point corresponding to the image returned (the depth value is actually the distance from the object to the Kinect in mm with 5mm tolerance). The MIC array is actually a microphone arranged horizontally. Due to the gap, it can be used to determine where the speaker is and can reduce noises.First of all, the program has to detect the connected Kinect for initialization. Second, the program is required to configure and enable its desired data flow, i.e. the expected data, including color information, depth data, bone data flow and IR data stream. Next, the corresponding data flow is obtained in accordance with the previous setup. Finally, it is to stop the Kinect and release PC resources.2.1.3 Precautions about the scanned objectOn selecting an object for scanning, it is the first thing to do to think over its features, such as its size, shape, weight and surface material. Sensors of Kscan3D and Kinect/Xtion are capable of scanning a lot of objects, for example, human body, furniture, house or even bigger stuff. Due to the resolution limit, distance from the senor to the object is not supposed to be less than 40 cm and the scanned object not smaller than a grown man's shoe. Objects that are too thin may not have satisfactory scanning results. Generally speaking, the best object to be scanned should be in neutral colors with matte opaque materials. It is hard to scan things of surface materials that are whether dark, reflective, transparent or translucent. Therefore, preparations should be made before scanning. Environmental factors, including air, lights and movements, determine the success or failure of the experiment to a large extent. As of a physical object, it's a must to take its size into consideration and find a way to cover all the angles. For a small and light object, object is placed on the rotary wheel for scanning, while sensors are fixed. In general, the ambient light should cover all directions. As a matter of fact, sunlight may affect the working of IR sensors. It is not easy for scanning under sunlight. Therefore, if necessary, the scanning work is suggested to be done outside in a cloudy weather or be accomplished inside. During the scanning process, it is important to ensure the person or object motionless because movements may lead to a data acquisition failure.2.2Software IntroductionKScan3D is a 3D scanning software utilizing Kinect or Xtion to acquire point cloud data in a real-time manner, which allows multiple depth cameras to work simultaneously for scanning real objects and supports quick generating of complete 3D models.2.3Integration Solution to the 3D Scanning SystemThere are mainly two types of 3D scanning solutions. One is a handheld scanning system with a single camera, while the other adopts multiple fixed cameras.2.3.1 Handheld single-camera scanning systemScanning modes for the handheld single-camera scanning system: the single-camera system has two scanning modes, which are individual scanning and batch scanning.(1)Make sure the box of "enable batch scanning" within the scanning pane is not checked;(2)Set up an initial delay (seconds);(3)Turn the sensors towards the object and ensure the object can be seen from the real-time video feedback;(4)Click the SCAN buttonFigure 2 shows the scanning results.Fig. 2Batch scanning:(1)Check the box of "enable batch scanning" within the scanning pane;(2)Select the number of objects to be scanned(3)Set up a time delay between two scans(4)Set up an initial delay (seconds);(5)Turn the sensors towards the object and ensure the object can be seen from the real-time video feedback;(6)Click the SCAN buttonFigure 3 shows the scanning results.Fig. 32.3.2Fixed multiple-cameras system1. Start the KScan3D software and make sure all sensor are working, as shown in Figure 4.Fig. 42.Adjust the position of the sensorIf needed, it is Ok to move up or move down the position of the sensor in the list until the live response sequence complies with the sensor's actual position, as shown in Figure 5.Fig. 53. Capture an individual scan.Correctly set up the scanning options without checking the option for batch scanning. Adjust the parts to be scanned to the corresponding position and delete until the end, as shown in Figure 6 and Figure 7.Fig.6Fig.74. Capture a full-body scan（1）Capture a full-body scan. Set up to the Capture Only mode and check the box of batch scanning with the number of scans set to 40. The person should stand in the middle of the rotary wheel. Start the wheel before clicking the scan button as shown in Figure 8 and Figure 9.Fig. 8Fig.9（2）Click the mesh-editing button and select the first picture. Press ctrl+a to select all thumbnails. Click the Point Cloud panel to set up the alignment as shown in Figure 10.Fig.10（3）Click the Build (for compositing) button and Kscan3D can turn each point into a mesh. In the end, delete unnecessary data. Using the basic mesh editing functions can help complete and export a high-quality result.Fig.11（4）Click the Finalize (finish) button to get the final model. Select the Finalize button for a combined mesh. Combination is required to be completed before export. The three properties in the finish step are used to adjust parameters like mesh density, inner fill and decimation, as shown in Figure 12.Fig.122.4 As long as the model is generated, select the Export button to export the mesh or point cloud to the current file. KScan3D can export the following file formats: fbx, obj, ply, stl, asc and 3d3. （1）Select a format as shown in Figure 13Figure 13（2）Export dataIn the control panel, load the mesh or point cloud to be exported. Please note that combine mesh is not supported for export. Click the Export button on the tool bar and an interface of folder selection will pop up as shown in Figure 14.Fig. 14Select a specified folder or create a new folder to store the mesh or pint cloud as shown in Figure 15.Fig. 153. 3D printoutsTechnical support: 3D printing is a form of fast manufacturing technology. By "slicing" the drawing of the object to print into numerous layers, the processor heats up and presses the filament PLA (a new type of biodegradable material as the raw material) by utilizing the fuses deposition molding technology (FDM) to process each layer under computer control so as to get the formed 3D object. This is the most commonly adopted 3D printing method featuring high technical maturity and low cost.Working steps of a 3D printer: use Kinect to scan the model and set up the printing parameters with the built-in software. Import the stl file from the memory card to the printer for printing. This paper uses a 3DA8 industrial printer manufactured by JGAURORA, which is able to print a maximum size of 350*250*300mm. The printing of large objects can be done through splicing. Coloring can be completed through spraying or manual painting.Models created during this experiment are shown in Figure 16, Figure 17and Figure 18.Fig.16Fig.17Fig.184. Online interaction demoBlender is a virtualization engine for fast modeling, which is often used by modeling for games. As an open-source WebGL framework, Blend4Web can be used to create interactive webpages. Without going out, a user can have the chance to view 3D human models on webpages, check for details by rotating angles or zooming and share it to other users. This is impossible to realize by traditional browsing methods.Through the Blender4web plugin, the scanned and finished human body model is allowed to be directly exported to a .html file. The Blender4web export mode is not included in the Blender so we have to manually install it: first, download the add-on corresponding to the Blender version from the official website for bledner4web. Then, in the Blender, click File->User Preferences->File-> scrips->the zip containing the bledner4web add-on-> ->Save User Settings. Next, exit the blend and open File->User Preferences->Addons->import-export->Blend4web. After that, the .html option can be seen in the File->Export. Figure 19shows an exported webpage.Fig.195. Applied to animation and virtual exhibitionUsing the 3D scanning technology to conduct a comprehensive human body scan, a 3D model of human body and materials can be obtained. With parameter adjustment to enrich the changes and combinations, once these color models are inputted into 3D animation software like 3dsmax, fast, accurate and vivid performance can be achieved as well as virtual exhibition, which has greatly boosted the diversified development of the animation industry.6. Conclusion3D scanning and printing technologies have made it possible to express human models in a perfect, accurate and quick manner by inputting the scanned 3D information into a computer. This paper utilizes two scanning methods for human body modeling and studies their feasibility by printing a human model. However, due to scanning angles, the model may have flaws affecting the accuracy of modeling, which need to be improved in the future.References[1]System of Online Fitting Room Based on Web [J], Yang Wenwen, Guo Jianan and Yang Xiaodong, Computer Era, 2015, 5[2]Application of 3D Scanning and Printing Technologies to the Repair of Crack Decorative Components [A], Jiang Yueju, Lv Haijun, Yang Xiaoyi, Xu Wei and Ma Xing Sheng, Construction Technology, 2016,12[3]Research on the 3D Scanning and Printing of Human Head [A], Song Junfeng, Shenyang University of Technology, 2016[4]Development of the 3D Printing Technology and its Software Implementation [J], Shi Yusheng, Zhang Chaobai, Bai Yu and Zhao Zuye, Science China Information, 2015[5]Present Research on the 3D Printing Technology and Critical Know-Hows [J], Journal of Material Engineering, Zhang Xuejun, Tang Siyi, Zhao Hengyue, Guo Shaoging, Li Neng, Sun Bingbing and Chen Bingqing, 2016, 2[6]Research on the Technology and Working Principle of Kinect [J], Shi Manyin, Natural science journal of Harbin Normal University, 2013, 6。

kinectfusion算法详解

kinectfusion算法详解KinectFusion算法是一种利用微软Kinect传感器进行三维重建的技术。

它能够实时地将物体或环境的三维形状转化为点云数据，从而实现对实时场景的三维建模。

本文将对KinectFusion算法进行详细解析，包括算法原理、实现步骤以及应用场景等方面。

我们来看一下KinectFusion算法的原理。

该算法主要依赖于Kinect传感器提供的深度图像和彩色图像。

深度图像是通过红外光和红外摄像头测量物体与Kinect传感器之间的距离而得到的。

而彩色图像则是通过普通的RGB摄像头获取的。

基于这两个输入，KinectFusion算法能够实时地生成环境中物体的三维模型。

KinectFusion算法的实现步骤如下：1. 初始化：首先，需要将深度图像和彩色图像进行配准，以保证它们的空间对齐。

这一步骤通常需要使用传感器提供的内置标定参数。

2. 预处理：在进行三维重建之前，需要对深度图像进行预处理。

这包括去除噪声、填充空洞等操作，以提高后续处理的准确性和稳定性。

3. 三维重建：在预处理完成后，可以开始进行三维重建。

首先，需要根据深度图像和内置标定参数计算相机的内外参数。

然后，将深度图像转化为点云数据，并将其与彩色图像进行配准。

最后，利用体素格网（Voxel Grid）等方法将点云数据进行三维重建，生成物体的三维模型。

4. 实时更新：一旦生成了初始的三维模型，KinectFusion算法可以实时地将新的深度图像与已有的模型进行融合。

这样，即使物体在移动或者场景发生变化，也能够及时地更新模型，保持模型的准确性和完整性。

KinectFusion算法在虚拟现实、增强现实等领域具有广泛的应用。

例如，在虚拟现实游戏中，可以利用该算法实时地将玩家的动作转化为三维模型，实现身临其境的游戏体验。

在医学领域，可以利用该算法进行手术模拟和病灶分析等工作。

此外，KinectFusion算法还可以应用于室内导航、机器人感知等领域，为相关应用提供三维环境模型。

基于KinectV2_的猪体三维点云重构与体尺测量

第 23卷第 1期2024年 1月Vol.23 No.1Jan.2024软件导刊Software Guide基于KinectV2的猪体三维点云重构与体尺测量李哲，林文祉，翁智，郑志强（内蒙古大学电子信息工程学院，内蒙古呼和浩特 024005）摘要：体尺参数是评价育肥猪生长状况的重要指标，针对单目CCD相机在猪体体尺测量中受角度、光源等因素影响导致的测量参数单一、测量结果误差较大等问题。

首先利用深度相机KinectV2从正上方和左右两侧视角同步获取猪体局部点云数据；然后进行点云去噪、精简分割等处理，运用改进后的ICP点云配准技术处理点云信息；最后采用精确估算技术精简点云数据。

在不同角度比较实验测量与人工测量的结果发现，猪体数据中体长平均相对误差为2.65%、体高平均相对误差为1.87%、体宽平均相对误差为1.75%、臀高平均相对误差为2.07%、臀宽平均相对误差为1.96%，整体上误差较小，证明了所提方法的有效性，以期为猪体尺寸测量提供新的解决方法。

关键词：育肥猪；图像处理；KinectV2；三维点云；体尺测量DOI：10.11907/rjdk.232094开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：TP391 文献标识码：A文章编号：1672-7800（2024）001-0161-06KinectV2-based 3D Point Cloud Reconstruction and Body SizeMeasurement of Pig BodyLI Zhe， LIN Wenzhi， WENG Zhi， ZHENG Zhiqiang（School of Electronic and Information Engineering， Inner Mongolia University， Hohhot 024005， China）Abstract：Body size parameter is an important indicator for evaluating the growth status of fattening pigs. It addresses the problems of single measurement parameters and large measurement errors caused by factors such as angle and light source in pig body size measurement using a monocular CCD camera. Firstly， use the depth camera KinectV2 to synchronously obtain local point cloud data of the pig body from the top and left and right perspectives； Then， point cloud denoising， simplification and segmentation are carried out， and the improved ICP point cloud registration technology is used to process point cloud information； Finally， precise estimation techniques are used to streamline point cloud da⁃ta. Comparing the results of experimental and manual measurements from different angles， it was found that the average relative error of body length was 2.65%， the average relative error of body height was 1.87%， the average relative error of body width was 1.75%， the average rela⁃tive error of hip height was 2.07%， and the average relative error of hip width was 1.96% in pig body data. Overall， the error was relatively small， proving the effectiveness of the proposed method and providing a new solution for pig body size measurement.Key Words：growing and fattening pigs； image processing； KinectV2； 3D point cloud； body size measurement0 引言育肥猪养殖生产过程中连续监测猪体尺参数，能有效掌握猪的生长状态，是反映猪体健康与否的有效手段，是保证动物福利的有力工具。

基于机器视觉的3D重建与建模技术研究

基于机器视觉的3D重建与建模技术研究摘要：机器视觉技术是计算机科学和工程领域的一个重要分支，其应用广泛，包括物体识别、场景理解和3D重建与建模等领域。

本文着重探讨基于机器视觉的3D重建与建模技术的研究进展，并对其在实际应用中的潜在价值进行分析。

引言：随着技术的不断发展，机器视觉技术已经成为计算机科学和工程领域的热点研究方向之一。

从简单的边缘检测到复杂的物体识别和场景理解，机器视觉技术越来越深入人们的日常生活中。

其中，基于机器视觉的3D重建与建模技术是一个引人注目的研究领域。

1. 3D重建与建模技术的概述3D重建与建模技术是通过使用图像或视频数据，利用计算机算法恢复三维场景的形状和结构。

一般来说，这个过程包括以下几个步骤：图像采集，特征提取，相机位姿估计，点云生成，模型重建和纹理映射等。

2. 基于机器视觉的3D重建与建模技术的研究方法基于机器视觉的3D重建与建模技术的研究方法可以分为基础几何方法和深度学习方法两大类。

基础几何方法主要通过几何计算和优化方法，从视觉数据中恢复三维场景的形状和结构。

而深度学习方法则是利用深度神经网络模型，通过训练大量数据，进行特征提取和模型重建等任务。

3. 基于机器视觉的3D重建与建模技术的应用领域基于机器视觉的3D重建与建模技术在各个领域都有广泛的应用。

例如，在建筑领域中，可以利用该技术实现建筑结构的快速测量和检测；在文化遗产保护领域中，可以利用3D重建技术实现文物的数字化保存和展示；在虚拟现实和增强现实应用中，可以利用该技术实现真实感场景的生成和呈现。

4. 基于机器视觉的3D重建与建模技术的挑战与未来发展方向尽管基于机器视觉的3D重建与建模技术取得了很大的进展，但仍然存在一些挑战。

首先，从2D图像中恢复场景的3D形状和结构仍然是一个复杂的问题。

还有，如何处理大规模的数据和实现实时的重建与建模仍然是一个亟待解决的问题。

未来的发展方向包括优化算法的设计，改进深度神经网络模型，提高算法的鲁棒性和效率等。

kinect fusion算法

kinect fusion算法摘要：1.引言2.Kinect Fusion算法简介3.算法原理4.应用领域5.算法优缺点6.发展趋势7.总结正文：【引言】随着科技的不断发展，传感器技术在各类设备中的应用日益广泛。

其中，Kinect作为一种混合传感器，集成了深度摄像头、彩色摄像头和麦克风阵列等多种功能，为用户提供了一个全新的交互方式。

本文将重点介绍Kinect Fusion算法，分析其原理、应用领域以及优缺点，并探讨发展趋势。

【Kinect Fusion算法简介】Kinect Fusion算法是一种基于深度数据的实时三维重建技术。

通过将多个Kinect设备采集到的深度数据进行融合，算法可以实时地生成精确的三维模型。

这一技术在虚拟现实、增强现实等领域具有广泛的应用前景。

【算法原理】Kinect Fusion算法主要基于以下几个原理：1.深度数据融合：对多个Kinect设备采集到的深度数据进行整合，提高数据的精确度。

2.表面重建：通过最小二乘法或其他算法对融合后的深度数据进行表面重建，生成三维模型。

3.实时渲染：将生成的三维模型实时渲染到场景中，实现实时交互。

【应用领域】Kinect Fusion算法在以下领域具有广泛应用：1.虚拟现实：为用户提供真实感强烈的虚拟环境，应用于游戏、教育、医疗等领域。

2.增强现实：将虚拟物体与现实世界相结合，应用于导航、机器人、智能家居等领域。

3.机器人视觉：通过实时三维重建，为机器人提供周围环境的感知能力，提高导航、避障、定位等性能。

【算法优缺点】优点：1.实时性：Kinect Fusion算法能够实时地生成三维模型，满足实时交互的需求。

2.精确度：通过多台Kinect设备的深度数据融合，提高了三维模型的精确度。

3.易用性：算法已逐步成熟，有较多的开源库和工具可供开发者使用。

缺点：1.设备依赖：Kinect Fusion算法依赖于Kinect设备，限制了其在其他平台上的应用。

基于Kinect非规则投影表面几何校正技术研究

基于Kinect非规则投影表面几何校正技术研究发布时间：2022-08-17T02:01:44.616Z 来源：《中国科技信息》2022年第4月第7期作者：黄鑫李根[导读] 构建投影显示系统的一个关键技术就是高精度的几何校正，投影仪投射图像到非规则表面上，黄鑫李根中国联合网络通信有限公司吉林省分公司长春市 130000）摘要：构建投影显示系统的一个关键技术就是高精度的几何校正，投影仪投射图像到非规则表面上，投影图像会发生变形扭曲现象，严重影响观察者的视觉效果。

针对此，提出了一种非规则投影表面的几何校正算法，该算法首先用Kinect对非规则投影表面进行三维重建。

通过建立目标校正平面以确定理想观察视点，在该视点下建立视点坐标系，将非规则投影表面特征点的三维世界坐标值转换为理想观察视点坐标系下的坐标值，根据解算对应区域的单应性矩阵并对原图像进行预处理。

通过实验结果表明，该算法不以摄像机为基准，适用于任意、非规则的投影表面，无需专业的投影幕布，得到校正后的投影图像符合观察者正常视觉效果。

关键词：几何校正；投影；Kinect；非规则表面1 引言随着投影显示技术在军事模拟、科学研究、广告媒体等领域的广泛应用，其相关技术也成为备受关注的研究热点[1,2]。

精确的几何校正是投影显示技术的关键技术之一，其基础是建立投影仪缓存图像与投影表面图像之间的几何位置对应关系[3,4]。

当投影仪投射图像到非规则表面上，投影表面图像会扭曲变形，严重影响观察者的视觉效果，因此需要对投影仪缓存图像进行预处理，预处理后的图像再经过投影仪投射到非规则表面上，使观察者能够正常识别投影图像的显示内容[5,6]。

近年来，随着投影显示技术的不断提高，出现了由摄像机代替观察者观察投影画面的自动几何校正方法，对摄像机和投影仪分别进行标定得到对应的内外参，再通过摄像机反馈的信息对图像的扭曲部分进行反向校正，从而对投影图像进行必要的几何校正[7,8]。

三维视频压缩、传输、渲染相关技术的研究

三维视频压缩、传输、渲染相关技术的研究作为计算机视觉、图形学以及多媒体技术的一种融合,三维视频技术正在快速发展并被广泛应用。

不同于传统的计算机图形学技术,三维视频提供给人们的三维视觉体验是基于采集到真实世界的视频信号,并通过视角合成和渲染等技术达到的。

近几年,随着传感器技术等相关领域的发展,三维视频处理技术得到了快速的发展,越来越多的视频渲染方法被设计出来以提高三维视觉体验。

本论文针对基于图像渲染框架的三维视频、深度信息的处理、压缩和渲染等问题做出了相关研究。

由于深度信息被广泛应用于三维视频渲染中,越来越多深度传感器被设计出来以更低的成本和更高的精度来采集深度信息。

Kinect作为一种低成本深度传感器便被广泛应用于三维视频渲染中。

因此,本论文首先提出了一种Kinect深度信息的修复算法,修复Kinect深度图像中缺失的信息,抑制图像中的失真和噪声,提高Kinect深度图像的质量,进而提高相应后续处理的性能。

在许多应用场景中,深度信息和纹理信息需要传输到远端进行处理,如何提高深度信息的压缩性能,直接影响着整个系统的性能。

本论文针对Kinect深度信息特殊的数据性质,设计了一个Kinect深度视频压缩算法来有效的进行数据压缩。

我们首先设计了自适应的双边滤波器来去除Kinect深度图像中的噪声,修复因为噪声而被破坏的数据相关性。

在传统的视频编码之前,我们引入2D+T预测模块来去除数据在时间域上的冗余。

我们利用生成的三维物体表面参考图像来区分动态区域和静态区域。

其中动态区域利用传统编码器进行压缩,而静态区域则跳过压缩,在解码端利用三维参考平面恢复重建。

考虑到高动态深度信息正在替代传统的8比特深度信息,被广泛的应用于许多三维视频处理中,在本论文中,我们针对高动态范围的深度图像和视频设计了一种基于分层的编码压缩算法。

在该算法中,高动态范围的深度图像在位深度平面上被分为高数据位层和低数据位层。

其中,高数据位层深度图像代表了深度信息的大致变化规律,具有突出的边缘,因此,我们设计了像素域的编码方法来压缩本层信息。

实时三维重建算法的实现_基于Ki_省略_ct与单目视觉SLAM的三维重建_夏文玲

Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用基金项目：中国医学科学研究院北京协和医院“863”计划基于荧光检测技术的自动化临床微生物检测分析仪器研制(NO.754214019) 作者简介：夏文玲(1987－),女，硕士研究生，主要研究方向为计算机视觉导航与定位、嵌入式系统；顾照鹏(1981－),男，博士研究生，讲师，主要研究领域为基于视觉的实时定位系统；杨唐胜(1967－),男，博士研究生，副教授，主要研究方向智能算法、智能仪器。

E-mail: xia1234zhao@实时三维重建算法的实现——基于Kinect 与单目视觉SLAM 的三维重建夏文玲1，顾照鹏2，杨唐胜2XIA Wenling 1 ，GU Zhaopeng 2， YANGTangsheng 2 1. 湖南大学电气与信息工程学院，湖南长沙 4100002. 北京大学深圳研究院信息工程学院，广东深圳 5180001. College of Electrical and Information Engineering ,Hunan University, Changsha, Hunan 410000,China2. XIA Wenling ，Abstract Mapping) by introducing the RGB-D camera Kinect to obtain the depth information of the 3D scene, an Key Words Kinect摘要环境地图创建(关键词：1 引言维表示主要有两类方法,一类是利用几何建模软件，如3DMAX 、Maya 、AutoCAD 、UG 等，另一类则是通过一定的手段获取真实物体的几何形状，主要包括数据获取、预处理、点云拼接和特征分析等步骤。

目前在单目视觉的同步定位与地图创建TOF 相机，一类即为Kinect(Kinect for Xbox360)[4]。

基于多Kinect的物体三维点云数据重建技术研究

基于多Kinect的物体三维点云数据重建技术研究Keywords Kinect, Point Clouds Registration, 3D Scanning, Surface Reconstruction目录1绪论 (1)1.1课题研究背景及意义11.2国内外研究现状11.3本文主要工作和章节安排32多台Kinect深度数据预处理..52.1OPENCV简介 (5)2.2数据采集52.3背景移除72.4双边滤波降噪73多Kinct三维点云处理..103.1OSG平台简介.103.2初始拼接..113.3基于ICP算法的点云拼接..114面向3D打印机的三维模型优化..134.1点云数据三角化..134.2点云格网空洞修补..154.3三维模型表面重建..175实现成果与分析.20结论241总结242展望24致谢25参考文献..261 绪论1.1 课题研究背景及意义随着当今数字化技术水平的飞速发展，人们的生活方式和制造业生产流程出现了巨大变化。

由于各种三维扫描设备的普及，三维数字化技术也渗入了生产生活中的多种领域，如医药工业的器械生产、航天制造中的零部件生产、军事中地形模拟乃至日常生活中的立体电影、电子游戏场景等娱乐设备。

如今三维激光扫描设备不仅在精度、扫描速度和平民化方面得到有了巨大突破[1]，人们对于扫描对象数据采集速度和三维模型精度要求也在逐渐提高，因此三维点云数据的处理问题也逐渐成为了研究关注的重心和难点。

对于传统的三维扫描设备，例如三维激光扫描仪，虽然能获得精确的物体三维信息，但是由于它昂贵的价格和复杂的操作，一般人很难利用它来进行人体三维重构。

而近年来兴起的深度相机[2]引起了的关注量也在逐年上升，相比传统的三维扫描设备，深度相机价格低廉（例如微软的 Kinect 摄像机约 600 人民币），而且能方便、快速地获取物体表面的彩色和深度信息。

经过研究，在现实三维扫描中，因为光是通过直线传播的，所以三维激光扫描设备在固定视角下对于某些具有复杂表面或奇异形状的实物的经常会出现扫描死角[3]，此时就需要不停转换视角或多次测量才能达到完整模型数据的采集。

《2024年基于Kinect的手势识别与机器人控制技术研究》范文

《基于Kinect的手势识别与机器人控制技术研究》篇一一、引言随着人工智能技术的快速发展，人机交互技术已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。

其中，基于Kinect的手势识别与机器人控制技术以其高效、自然的人机交互方式，逐渐受到广泛关注。

本文旨在探讨基于Kinect的手势识别技术及其在机器人控制领域的应用，以期为相关研究提供参考。

二、Kinect技术概述Kinect是微软公司开发的一款体感摄像头，能够捕捉人体动作、姿态、手势等信息，并将其转化为计算机可识别的数据。

Kinect技术具有高精度、实时性、非接触性等特点，为手势识别与机器人控制提供了可能。

三、手势识别技术研究1. 数据采集与预处理通过Kinect设备采集人体动作数据，对数据进行去噪、平滑等预处理操作，以提高手势识别的准确性。

2. 特征提取与分类根据预处理后的数据，提取出手势的特征信息，如关节点位置、运动轨迹等。

利用机器学习算法对特征进行分类，实现手势的识别与分类。

3. 算法优化与改进针对不同场景和需求，对手势识别算法进行优化与改进，如基于深度学习的手势识别算法、基于概率统计的手势识别算法等，提高识别的准确性和实时性。

四、机器人控制技术研究1. 机器人控制系统设计根据应用场景和需求，设计合适的机器人控制系统。

控制系统应包括硬件设备、传感器、执行器等，实现机器人的运动控制、姿态调整等功能。

2. 手势与机器人动作映射关系建立将手势识别结果与机器人动作进行映射关系建立，实现手势对机器人动作的直接控制。

例如，通过挥手、指向等手势控制机器人的运动方向、速度等。

3. 机器人行为规划与决策在机器人控制过程中，需要根据实际情况进行行为规划与决策。

例如，在遇到障碍物时，机器人应能够自主规划路径，避免碰撞；在完成某项任务时，根据任务需求进行动作规划与执行。

五、应用场景分析基于Kinect的手势识别与机器人控制技术在多个领域具有广泛应用。

如：在教育领域，可用于辅助教学、学生互动等；在医疗康复领域，可用于帮助患者进行康复训练、辅助医生进行手术操作等；在娱乐领域，可用于游戏控制、虚拟现实等。

kinect fusion算法

kinect fusion算法摘要：一、kinect fusion算法简介1.什么是kinect fusion算法2.kinect fusion算法的发展历程二、kinect fusion算法的原理1.点云数据的处理2.空间三角测量3.优化与融合三、kinect fusion算法的应用1.虚拟现实2.增强现实3.人体运动捕捉四、kinect fusion算法的优缺点1.优点a.高精度b.实时性c.低成本2.缺点a.计算复杂度高b.对环境光照敏感正文：kinect fusion算法是一种通过对kinect深度传感器采集的点云数据进行处理，实现对三维场景的实时重建和呈现的技术。

该算法自2010年微软发布kinect以来，得到了广泛的关注和研究。

在kinect fusion算法中，首先对kinect深度传感器采集的点云数据进行处理，包括去噪、配准等操作。

然后通过空间三角测量方法，对点云数据进行三角化，生成三维网格模型。

最后，通过优化和融合算法，提高三维模型的精度和质量。

kinect fusion算法在虚拟现实、增强现实和人体运动捕捉等领域有着广泛的应用。

在虚拟现实中，kinect fusion可以实时地捕捉玩家的动作，并将其映射到虚拟角色上，提高虚拟现实的沉浸感。

在增强现实中，kinect fusion可以将虚拟物体与现实环境进行融合，实现真实感的增强。

在人体运动捕捉领域，kinect fusion可以实时捕捉人体的运动轨迹，为运动分析、人机交互等提供数据支持。

尽管kinect fusion算法具有高精度、实时性和低成本等优点，但同时也存在一些缺点。

例如，由于需要对大量的点云数据进行处理，kinect fusion算法的计算复杂度较高，对计算资源的需求较大。

3D重建算法原理

3D重建算法原理3D重建算法原理三维重建（3D Reconstruction）技术⼀直是计算机图形学和计算机视觉领域的⼀个热点课题。

早期的三维重建技术通常以⼆维图像作为输⼊，重建出场景中的三维模型。

但是，受限于输⼊的数据，重建出的三维模型通常不够完整，⽽且真实感较低。

随着各种⾯向普通消费者的深度相机（depth camera）的出现，基于深度相机的三维扫描和重建技术得到了飞速发展。

以微软的Kinect，华硕的XTion以及因特尔的RealSense等为代表的深度相机造价低廉，体积适当，操作⽅便，并且易于研究者和⼯程师进⾏开发。

三维重建技术也是增强现实（Augmented Reality，简称AR）技术的基础，经过扫描重建后的三维模型可以直接应⽤到AR或VR的场景中。

本⽂将简单介绍基于深度相机的三维重建技术的基本原理及其应⽤。

背景对⼏何3D模型不断增长的需求：电影游戏虚拟环境等⾏业VR&AR的⽕爆房地产三维地图等领域的需求中国古代建筑三维数字化保护三维数字化城市三维地图VR&&AR游戏，电影等医疗⾏业：三维⼼脏教育⾏业等应⽤⽅法介绍传统的三维重建主要是依靠昂贵的三维扫描设备，并且需要被扫描的⽬标保持⼀段时间的稳定。

近年来，由于计算机硬件⼤规模计算能⼒的发展，特别是GPU和分布式计算的发展，实时⾼效的解决⽅案成为了可能。

⽬前主流的⽅法主要分为以下两类：基于深度相机的三维重建基于图像的三维重建原理主要有以下三种：结构光，这个技术的代表产品是 Kinect ⼀代，它的传感器芯⽚⽤的是 PrimeSense 家的。

PrimeSense 现在是苹果旗下的公司。

TOF，time-of-flight，代表产品是 Kinect ⼆代，由于微软对于 One 这个单词的热爱，它的官⽅名字是 Kinect One。

双⽬摄像头，代表产品是 Google Tango 以及 Leap Motion，前者配有四台摄像头，后者有两个三维重建算法⼴泛应⽤于⼿机等移动设备中，常见的算法有SfM，REMODE和SVO等。

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２．Ｘｉ ’ ａｎＣｈｕａｎｇｌｉａｎＮｅｗＥｎｅｒｇｙＥｑｕｉｐｍｅｎｔＣｏ．，Ｌｔｄ．，Ｘｉ ’ ａｎ７１００６５，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＢａｓｅｄｏｎｔｈｅＫｉｎｅｃｔｓｅｎｓｏｒｆｏｒｔｈｅｉｍａｇｅｉｎｔｈｅｉｍａｇｅａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｄｅｐｔｈａｃｃｕｒａｃｙｉｓｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｌｏｗ，ｗｈｉｃｈｓｅｉｒｏｕｓｌｙ
第２３卷第１７期
Ｖｏ１．２３
Ｎｏ．１７
电子设计工程
ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＤｅｓｉｇｎＥｎຫໍສະໝຸດ ｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
２０１５年９月
Ｓｅｐ．２０１５
基才Ｋｉｎｅｃｔ传感器的三维重建算法研究
ⅡＱｉｎ．ＸＩＡＸｕａｎ－ｔａｉ
（１．ＳｈａａｎｘｉＴｅｃｈｎｉｃａｌＣｏｌｌｅｇｅｏｆＦｉｎａｎｃｅａｎｄＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，Ｘｉａｎｙａｎｇ７１２０００，Ｃｈｉｎａ；
ａｆｅｃｔｅｄｔｈｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｏｂｊｅｃｔｓ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓｔｈｅｕｓｅｆｏｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓｗｅｉｇｈｔｅｄｉｔｅｒａｔｉｖｅ
李秦．夏选太
（１．陕西财经职业技术学院陕西成阳７１２０００；２．西安创联新能源设备有限公司陕西西安７１００６５）摘要：针对基于Ｋｉｎｅｃｔ传感器在对图像进行深度获取中图像精准度比较低的问题，严重影响了对三维物体的重建。对此本文提出采用对特征点进行加权迭代最近点的方式，提高了对实验精准度。最后通过不同的方法的比较对本文
ｃｌｏｓｅｓｔｐｏｉｎｔｆｏａｐｐｒｏａｃｈｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｂｙｃｏｍｐａｉｎｒｇｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍｅｔｈｏｄｓｆｏｔｈｉｓａｌｇｏｉｒｔｈｍｈａｓｂｅｅｎｖｌｉａｄ￣ｅｄｉｎｔｈｅｖｉｓｕａｌｅｆｅｃｔｓ，ｔｈｅｅｌｒｏｒｔｅｒｍｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｋｉｎｅｃｔ；ｄｅｐｔｈｉｍａｇｅ；Ｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ；ｒｅｃｏｎｓｔｕｃｒｔｉｏｎ；ａｃｃｕｒａｃｙ
２点云配准
通过采用不同视角的深度图像．其可获得不同的点云。
和灵活性。但是，传感器在对图像进行获取的时候，其精准度
随着现代视觉技术的不断发展．三维重建技术开始被广
像进行融合，最终生成为相应的三维模型。文中例举的重建流程则主要是借鉴和参照中设计的流程．主要包括图像深度
获取、预处理、点云计算、配准、融合、修正、生成表面等阶段。
Ｓｔｕｄｙｔｈｅｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｒｅｃｏｓｔｎｒｕｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＫｉｎｅｃｔｓｅｎｓｏｒ
泛的应用在各个行业和领域当中，改变着人们在生产、生活，
如通过三维重建，可辅助分析病人病情。并模拟手术。而作为美国微软公司生产的一部红外线深度摄像机，其可非常快速的获取相关的图像，并在三维重建方面具有非常低廉的成本
算法在视觉效果、误差方面进行了验证。
关键词：Ｋｉｎｅｃｔ；深度图像；三维技术；重建；精准度中图分类号：ＴＮ０文献标识码：Ａ文章编号：１６７４ — ６２３６（２０１５）１７ — ００３０ — ０２