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空间增强现实中实时建模相关技术的研究

作　者: 周庭竹
导　师: 杨旭波
学　校: 上海交通大学
专　业: 软件工程
关键词: 相移结构光粗略配准模型拼接增强现实计算机视觉计算机图形学三维重建
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

增强现实是一种利用计算机系统产生的三维信息作为辅助来对用户所处的真实世界进行增强和丰富的系统,这种系统将用户所处的现实环境相关的图形、图像和声音等信息构成的虚拟世界加入到真实场景中,使虚拟世界与现实环境融为一体,让用户无法分辨虚实。而基于投影的空间增强现实作为虚拟现实的一个重要且新兴的分支,在军事、医疗、工业、日常生活与娱乐等领域中有着广阔的应用前景,并且逐步开始成为研究热点。快速、逼真地重建真实物体和场景一直是增强现实、计算机图形学和计算机视觉的重要课题。随着科技的不断进步,工业界对于重建三维信息的速度、精确性和完整度有着越来越高的要求。结构光测量方法因为其使用简单、测量精确的优点而广泛应用于工业领域。然而在增强现实领域,特别是在基于投影的空间增强现实系统中,传统的结构光编码三维重建方法效率较低,实时性差,不能满足增强现实等领域的移动交互的应用需求。本文研究结构光动态三维测量和建模的关键技术,力求在测量速度、精度、成本与范围之间找到平衡点,使其在动态环境下能够得到满意的重建效果。本文主要研究内容包括如下几方面:结构光三维测量技术的实现原理及主流的结构光编解码技术。研究高速相移结构光技术的实现方法,在三步相移结构光建模法的基础上,在条纹编码、相移解码、相位展开、相位补偿等方面进行改进,提出一种斜条纹自适应解码的相移结构光建模技术,在使用通用设备的情况下,平衡了结构光建模测量的速度与精度的矛盾。研究了点云的自动配准问题,采用两步配准策略,在配准两幅深度图像时,结合纹理图像配准深度图像,基于SIFT(scale-invariant feature transform)特征提取纹理图像中的兴趣像素,建立匹配像素对的候选集;使用RANSAC(random sample consensus)算法、三维几何约束信息和其他过滤方法对候选集进行筛选,并根据这些匹配顶点对计算出刚体变换矩阵的估计值;最后使用改进的ICP(iterative closest point)算法优化这一结果。总结本文的贡献,包括如下内容:第一,提出了一种斜条纹自适应解码的相移结构光建模算法,该算法在拥有一定精度条件下达到了实时动态测量要求。第二,对模型点云配准技术在空间增强现实系统中的运用进行了改进,提高了模型拼接的速度和稳定性。研究成果扩大了建模技术在空间增强现实的应用范围和实用性。

全文目录

摘要  5-7
ABSTRACT  7-12
插图目录  12-14
表格目录  14-15
第一章绪论  15-23
  1.1 研究背景  15-20
    1.1.1 增强现实技术  15-18
    1.1.2 结构光技术  18-19
    1.1.3 模型配准  19-20
  1.2 研究目的和主要内容  20-21
    1.2.1 动态实时三维测量技术研究中存在的主要问题  20-21
    1.2.2 本文研究目的及主要工作  21
  1.3 本文的组织结构  21-23
第二章结构光动态三维测量技术的研究现状  23-36
  2.1 研究现状  23
  2.2 立体视觉法  23-24
  2.3 条纹结构光法  24
  2.4 时域编码方法  24-25
  2.5 空域编码方法  25-28
    2.5.1 颜色编码  25-26
    2.5.2 序列编码  26-27
    2.5.3 极线辅助法  27-28
  2.6 自适应编码法  28
  2.7 多视角结构光系统  28-29
  2.8 投影栅相位法  29-33
    2.8.1 解相算法  30
    2.8.2 相位展开算法  30-33
  2.9 动态全场测量  33-34
  2.10 动态三维测量需解决的关键问题及难点  34-35
  2.11 本章小结  35-36
第三章相移结构光实时三维测量系统  36-49
  3.1 概述  36
  3.2 相移编码结构光技术  36-40
    3.2.1 相移结构光的重建原理  37-38
    3.2.2 相移结构光图像的误差分析  38-40
  3.3 斜条纹自适应编解码相移结构光建模技术  40-41
  3.4 倾斜栅线条纹  41-42
  3.5 自适应相移解码  42-44
  3.6 高低频相位展开  44-46
  3.7 相位非正弦误差补偿  46-48
  3.8 本章小结  48-49
第四章三维模型无缝拼接方法  49-57
  4.1 概述  49
  4.2 深度图像的配准策略  49-50
  4.3 粗略配准算法概述  50
  4.4 粗略配准算法流程总述  50-51
  4.5 根据纹理图像间特征点匹配得到候选集  51-52
  4.6 对候选集进行初次筛选  52
  4.7 找出对应深度图像映射的候选集  52-53
  4.8 根据深度图像选取正确匹配像素的集合  53-54
  4.9 初始矩阵的预测  54
  4.10 对应点集的评判准则  54-55
  4.11 深度图像的点云初始配准  55-56
  4.12 本章小结  56-57
第五章三维模型精细配准方法  57-63
  5.1 精细配准概述  57
  5.2 标准ICP 简述  57-58
  5.3 ICP 特性分析  58-59
  5.4 点对的采样策略  59-60
  5.5 点对的权重  60-61
  5.6 目标函数的改进  61-62
  5.7 本章小结  62-63
第六章实验结果与分析  63-74
  6.1 实验环境  63-65
    6.1.1 使用设备  63
    6.1.2 同步系统的搭建  63-64
    6.1.3 实验环境部署  64-65
  6.2 实验结果与分析  65-73
    6.2.1 相移结构光建模实验  65-69
    6.2.2 模型配准实验  69-72
    6.2.3 模型配准实验的局限  72-73
  6.3 本章小结  73-74
第七章本文总结与展望  74-76
  7.1 本文工作  74
  7.2 工作展望  74-76
参考文献  76-84
致谢  84-85
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文  85
  攻读硕士学位期间发表的学术论文  85
  攻读硕士学位期间参加完成的项目  85

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