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基于体感的三维配准系统的设计与实现

作　者: 楚发
导　师: 梁阿磊；黄健强
学　校: 上海交通大学
专　业: 软件工程
关键词: 体感三维点云配准建模
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 439次
引　用: 3次
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内容摘要

近些年,三维技术逐渐开始成熟,三维立体电影、电视、三维虚拟试衣、虚拟网上购物商城、虚拟会议、体感(Natural Interaction)游戏等逐渐被市场接受。三维配准是这些应用的重要核心技术。三维配准技术一般通过激光或红外等技术从不同角度对物体进行扫描,采集物体各个侧面的三维数据,形成若干个三维坐标点的集合(简称点云),由于每个点云的坐标系不同,所以,如何把不同三维坐标系下的点云自动拼接(简称配准)到一起,并且形成一个完整的三维模型,是三维建模的关键和难点。但是,现有的产品大多是价格昂贵或操作复杂的企业级产品,缺少可以给普通消费者使用的产品。针对这个问题,本文从用户使用便捷、配准效果良好、总体成本低廉三个方面出发,基于体感设备,重点研究人体头部的三维点云的识别和配准,比较、分析配准领域内各种算法,设计并实现了一个基于体感设备的人体三维点云配准系统原型(简称本配准系统)。论文所作的工作主要包括以下几点:1)对点云识别配准领域的各种算法进行分析、比较,从体感应用的角度出发,选择使用最合适的算法组合进行识别配准,重点分析ICP(Iterative Closest Point,最近点迭代)算法[1]、FPFH(Fast Point Feature Histograms,快速点特征直方图)算法[2]、RANSAC(RANdom SAmple Consensus,随机抽样一致)算法[3],SVD(Singular Value Decomposition,奇异值分解)算法[4][5]。2)针对FPFH算法复杂、特征量多的问题,本文提出了TNFH(Triangle Normal Feature Histograms,三角法线特征直方图)算法。TNFH算法只关注三角面法线夹角特征,简化了特征计算,配准率和FPFH相当。3)采用多层系统架构设计,底层三维信息采集基于单个微软Kinect体感设备[6],驱动采用开源OpenNI框架[7]。提出按照相似点评估、相似点提纯、转换评估、对齐点云的点云配准步骤,兼顾系统效率和配准效果这一矛盾,实现了本配准系统。4)从系统角度,基于设计选定的算法,给出对本配准系统的实现。对实现中的关键和难点进行重点研究和说明,并给出最后的实验结果。本配准系统可以作为一个基础软件,为体感应用建立精确的人体三维信息模型提供有效的手段,让普通用户的三维模型在体感应用中发挥更多的基础信息作用,让更多商家基于大量的用户的三维信息推出更多的有价值的应用体验。

全文目录

摘要  3-5
ABSTRACT  5-9
1 前言  9-13
  1.1 研究背景及目标  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-12
  1.3 论文结构  12-13
2 算法分析比较  13-19
  2.1 三维特征识别  13-15
    2.1.1 基于经验规则  14
    2.1.2 基于几何特征信息  14-15
    2.1.3 色彩统计类  15
    2.1.4 外观信息类  15
    2.1.5 关联信息类  15
  2.2 点云配准拼接  15-18
    2.2.1 三基准点方法  16
    2.2.2 ICP 算法  16-17
    2.2.3 四元数法  17-18
    2.2.4 矩阵的奇异值分解法  18
    2.2.5 其他方法  18
  2.3 本章小结  18-19
3 系统设计及实现  19-51
  3.1 基础要素  19-22
    3.1.1 点云  19-20
    3.1.2 文件格式  20
    3.1.3 配准  20
    3.1.4 向量及法线  20-21
    3.1.5 KD-tree 搜索  21-22
    3.1.6 直方图  22
    3.1.7 欧氏距离  22
  3.2 系统架构  22-26
  3.3 点云采集  26-33
    3.3.1 采集设备简介  26-28
    3.3.2 OpenNI 简介  28-30
    3.3.3 体感采集过程  30-31
    3.3.4 实现点云获取  31-33
  3.4 预处理  33-35
    3.4.1 裁剪预处理  34
    3.4.2 精简预处理  34
    3.4.3 去噪预处理  34-35
  3.5 TNFH 特征评估  35-43
    3.5.1 PFH 算法  35-37
    3.5.2 TNFH 算法  37-43
  3.6 RANSAC 特征提纯  43-47
  3.7 SVD 转换评估  47-49
  3.8 ICP 点云对齐  49-50
  3.9 本章小结  50-51
4 实验结果  51-60
  4.1 实验环境及过程  51-59
    4.1.1 实验及开发环境  51
    4.1.2 样本数据采集  51-54
    4.1.3 点云配准  54-55
    4.1.4 预处理  55-56
    4.1.5 配准结果对比  56-58
    4.1.6 结果分析  58-59
  4.2 实验结果  59-60
5 总结与展望  60-62
  5.1 本文总结  60-61
  5.2 研究展望  61-62
参考文献  62-66
致谢  66-67
作者攻读学位期间发表的论文  67-70
附录  70-71
上海交通大学硕士学位论文答辩决议书  71

基于体感的三维配准系统的设计与实现

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