排球扣球动作的三维手势重建系统设计

为了精确、快速、低成本地获得运动员的排球扣球动作三维手势模型并对其进行数字化模拟,需要对排球扣球动作的三维手势进行重建系统设计。传统的基于多台Kinect的排球扣球动作三维手势重建系统设计方法,首先使用两台Kinect分别采集运动员排球扣球动作二维手势图像的点云数据,通过标定得到两台Kinect采集到的排球扣球动作二维手势图像姿态关系;然后基于标定结果,使用迭代最近点算法对两部分排球扣球动作三维手势图像的点云数据进行配准得到完整的排球扣球动作三维模型。存在重建成本高,噪声干扰严重导致重建系统失真严重的问题。为了降低噪声干扰,提高重建精确度,降低成本,提出一种基于立体视觉的排球扣球动作三维手势重建系统设计方法,首先通过传感器或摄像机等设备获取排球扣球动作二维手势图像,并对其进行平滑去噪;然后采用基于2D平面标靶的标定原理,建立摄像机成像的排球扣球动作三维手势图像几何模型并获得其参数;最后利用双目立体视觉算法实现对排球扣球动作三维手势图像的特征提取与匹配,完成三维手势重建。实验结果分析证明,所提方法可以提高排球扣球动作三维手势重建效率,提高重建精确度,降低噪声影响,具有更加广泛的使用价值。     

三维人体的点云获取与点云重建

针对三维人体重建中人体曲面复杂,点云庞大的问题,提出一种基于三维Voronoi图,并利用Delaunay三角剖分性质的Crust算法进行人体三维重建.采用三角测量原理计算三维坐标,散乱的点云构成Voronoi图,Delaunay三角剖分Voronoi图得到原始模型.利用Xjtuom三维面扫描仪测量人体点云,进而采集到了49幅不同角度和高度的图片,并用自带软件完成了配准.通过Matlab平台完成点云读取,点云精简和基于Crust算法的三维重建.实验表明,该算法可以保证曲面重建的拓扑正确性和收敛性.该三维重建系统能够实现人体庞大点云的三角剖分与人体复杂自由曲面的重建,并得到了360°无缝隙的人体重建模型.     

ICP算法在双目结构光系统点云匹配中的应用

双目结构光系统在测量物体时有更好的效果,测量物体视野是单目测量系统的两倍。该文根据针孔成像理论给出了双目结构光重构的数学表达式,并通过Zhang氏标定法给出了标定结果。在双目系统中,投影仪和摄像机的标定误差、仪器设备的系统误差,都会导致得到的两组三维点云数据不能很好地重合。因此,该文提出将标定获得的两个摄像机关系矩阵做为点云匹配的初值,使用改进的最近迭代点(iterative closest points,ICP)算法,加速点云匹配时间,并对经过初值变换的点云数据进行再次匹配,进一步减小系统在标定过程中的误差,从而达到对标定误差进行补偿的目的。实验结果表明:改进的ICP算法使标定后的点云能够很好地重合,并对标定值进行了修正,点云匹配的时间缩短为0.3s。     

面向三维人体重建的前、后片配准算法

针对传统三维图像配准算法需要获取目标物体多个模型数据的不便,以及三维重建过程耗时较长的不足,提出了一种基于三维人体表面前、后片模型的配准算法.该算法首先使用Kinect三维扫描设备获取的人体表面前、后片模型点云数据,作为配准过程的参考点集和目标点集;然后,选取前、后片模型的边缘轮廓信息作为配准特征点,通过迭代优化过程,使得前、后片能够较好地配准;最后,通过空间曲线插值方法填充模型边缘缝隙,得到完整的三维人体模型.试验结果表明,该算法只需要获取目标物体的前、后片三维数据,模型采集及配准效率高,配准精度好,即使针对初始位置相差较大的两个模型片也能得到准确的配准效果.     

基于RGB-D摄像机的室内三维彩色点云地图构建

创建室内环境的三维地图可以使用RGB-D摄相机获取多帧率的彩色图和深度图,结合视觉SLAM算法,完成彩信息与深度信息的结合并构建真实三维环境地图数据是常用的一种方法.通过Kinect传感器采集室内环境的RGB图和Depth图,改进了ORB算法并进行特征提取和基于FLANN搜索的图像匹配算法匹配图像特征,使用PNPRANSAC方法估计图像的运动,为抑制在点云配准过程中累积误差造成的位姿漂移采用g2o图优化,实现探索室内未知环境的三维彩色点云空间,完成周围环境地图的创建.实验结果表明,以Kinect传感器实现视觉SLAM的方法对于室内三维点云数据创建有较好的效果,具有一定的理论和实际应用价值.     

基于Kinect骨架追踪的三维人体模型检索

在计算机动画研究领域中,三维人体建模需要消耗大量的成本和时间,根据模型的相似性充分复用已有的模型以成为节约成本的有效手段.然而,如何精确、高效地检索到所需的三维人体模型是一个极具挑战性的问题.本文提出一种基于Kinect骨架追踪的三维人体模型检索方法.首先,定义人体体型和三维人体模型形态的骨架特征参数,如身高、肩宽等,并使用Kinect设备追踪人体获取这些参数.然后,利用参数分组加权模型匹配算法,在人体模型数据库中检索相似的三维人体模型.最后,建立了基于XNA框架的人群仿真系统并将检索结果应用到该系统中去.实验结果表明本文的方法能够简单、高效地对三维人体模型进行检索应用.     

基于Kinect传感器的移动机器人室内三维环境创建

针对移动服务机器人需要感知室内工作环境问题,提出了一种基于低成本Kinect传感器的三维环境创建实用方法。机器人在移动过程中,Kinect传感器实时采集RGB信息和深度信息,将RGB图像信息映射到深度图像信息中,采用联合双边滤波对深度图像进行预处理,获得质量比较高的点云数据。对采集到的大量点云数据,采用半径滤波器算法对点云进行精简,剔除离群点,减少点云数量,提高匹配速度。点云配准时,采用NDT算法完成初始配准,从而得到图像帧间粗略的转换关系,并运用GICP算法对采集的多视角点云数据进行精确配准,得到拼接的三维点云场景。实验结果表明:本文方法具有更好的重建效果和更高的效率,可以应用于室内场景三维环境创建。     

一种三维人体表面成像技术在人体烧伤面积估算中的应用

提出了一种人体成像技术应用在人体烧伤面积评估中的系统框架.通过Kinect设备扫描烧伤人体获取真实的三维坐标数据及颜色信息,对这两种数据进行配准和叠加,并利用Kinect Fusion技术将各帧数据融合以重建三维彩色模型,设计了三维模型特征区域提取及面积计算方法.最后,通过对纸箱模型进行测量并采用贴片对真实人体模型模拟烧伤区域与面积计算的试验,证明了系统的可行性.     

基于异质传感器信息融合的移动机器人SLAM研究

针对采用单一传感器在移动机器人同步定位与构图(SLAM)中存在定位精度低、构图不完整等问题,提出一种基于Kinect视觉传感器和激光传感器信息融合的SLAM算法。首先将Kinect传感器获取的深度图像经过坐标系转换得到三维点云、通过限制垂直方向滤波器过滤三维点云的高度信息、再将剩余三维点云投影到水平面并提取边界点云信息转化为激光扫描数据;然后与激光传感器的扫描数据进行数据级的信息融合;最后输出统一数据实现移动机器人的构图及自主导航。实验结果表明,该方法能够准确的检测小的及特征复杂的障碍物,能够构建更精确、更完整的环境地图,且更好地完成移动机器人自主导航任务。     

一种面向3D打印的点云快速重建算法

采用KinectFusion点云融合技术,探索三维重建技术与3D打印技术的结合性,设计并实现了一种面向3D打印的点云快速重建算法.首先使用手持型Kinect获取物体表面点云数据,使用八叉树存储数据,利用ICP(iterative closest point)算法进行点云配准与融合;然后采用基于统计异常值检测方法、随机抽样一致性算法(RANSAC)、移动最小二乘法等算法对点云数据进行后处理;再将处理后的点云数据进行三维表面重构并根据重心加入底座、支柱等缺失部位,以保持模型的平稳性;最后使用自制的三角洲打印机打印成型.试验结果表明,该算法实现了从实物到三维虚拟模型再到实物打印成型的整个过程,具有设备成本低、实现简单并且高效快速等特点.     

基于单目视觉测量的数字化人体模型重建

针对一套基于单目视觉的双扫描头人体扫描系统所获取的三雏原始点云数据,提出一种人体曲面模型重建方法.该方法首先将获取的扫描线点云构造为切片数据的形式.将人体数据分割为肩头部、躯干、左右手臂及左右腿6个部分,并对点云中的孔洞进行了填补;通过相邻轮廓线同步前进法构建连接人体相邻截面的三角网格,并对分割后的几个部分进行拼接得到人体曲面模型.所建立的模型为后续进行虚拟试穿等提供了前提.     

基于主动视觉的结构光手眼系统自标定方法

为实现结构光手眼系统的标定,提出一种基于主动视觉的结构光手眼系统自标定技术。该标定技术无需使用特制靶标,只需场景中三个特征点,通过控制机器人进行四次线性无关的平移运动和两次带旋转运动,即可实现结构光手眼系统的标定。四次非线性相关的平移运动标定摄像机内参数和手眼矩阵旋转部分,两次带旋转标定手眼矩阵的平移部分,两次带旋转运动中提取的两激光条,结合特征点所在平面信息,标定光平面方程。实验结果表明,三维数据测量精度可达到±1.32mm,平面特征点间的长度测量误差为±0.73 mm;该标定方法简单,特征选取容易,对结构光手眼系统的实际工业现场使用有重要意义。     

基于异质传感器信息融合的移动机器人同步定位与构图

针对采用单一传感器在移动机器人同步定位与构图(SLAM)中存在定位精度低、构图不完整等问题,提出一种基于Kinect视觉传感器和激光传感器信息融合的SLAM算法。首先将Kinect传感器获取的深度图像,经过坐标系转换得到三维点云、通过限制垂直方向滤波器过滤三维点云的高度信息;再将剩余三维点云投影到水平面并提取边界点云信息转化为激光扫描数据;然后与激光传感器的扫描数据进行数据级的信息融合;最后输出统一数据实现移动机器人的构图及自主导航。实验结果表明,该方法能够准确地检测小的,及特征复杂的障碍物,能够构建更精确、更完整的环境地图;且更好地完成移动机器人自主导航任务。     

一种从融合颜色信息和深度信息的PNG文件中提取点云数据的方法

使用微软Kinect体感设备对物体三维信息构建时会产生大量的场景彩色信息和深度信息,可在Open CV框架下将Kinect视场下的信息保存为两张PNG格式的RGB图和深度图,为后续的物体三维构建提供原始的数据信息,这种方法使用比较繁琐。针对此问题提出了一种将颜色信息和深度信息融和到一张PNG文件中,隐藏深度信息到Alpha通道并在OpenFrame Works平台下实现了提取三维点云数据的方法。     

基于高重叠度视角的锁销点云模型的快速建立

基于高重叠度视角,提出了一种在集装箱码头针对锁销模型快速建立的三维点云拼接方法.实验使用Azure Kinect深度相机采集场景点云,并对点云进行预处理,得到目标点云.对于视角略微不同的锁销,在采用采样一致性初始配准算法(sample consensus initial algorithm, SAC-IA)的基础上,利用经典的迭代最近点(iterative closest point, ICP)算法进行配准,确定2片点云的重叠位置关系.在总体拼接过程中,用锁销在相机z方向投影的包围盒面积的相对大小,来估计锁销的大体形状;然后通过对比相邻视角该面积的差值,选取数量合适的、重叠度较大的点云视角,保证配准的正确率并减少耗时.实验结果表明,该方法对锁销的配准误差较低,可以较快速地建立适用于类型匹配的工件模型.     

基于L1中值骨架提取的植物茎干补全研究

【目的】植物的可视化技术是数字林业研究的重要组成部分。针对植物进行三维点云重建时茎干部分容易缺失的问题,基于拓扑连接的缺失部分位置判断及L1中值骨架提取提出一种茎干补全方法,为实现植物可视化提供技术支撑。【方法】依据概率图模型及最小生成树确定点云簇之间的拓扑连接情况,判断缺失部位所在位置。提出了一种基于搜索的待拟合点点集确定方法,使用基于 L1 中值的局部迭代方法提取茎干点云骨架,并对骨架点集进行排序,确定缺失部分待拟合点。最终使用Bezier曲线拟合缺失部分茎干轴线并使用三维参数圆补全缺失部分点云。【结果】对于叶片与茎干缺失分离的植物点云,茎干补全方法可以真实且有效地对其进行补全,拟合结果整体平滑且具有一定的实际物理意义。【结论】通过三维扫描得到的不完整点云在补全后,能在一定程度上弥补扫描的缺陷,构建出完整且逼真的植物三维点云模型,使其能够更加有效地应用于植物的三维可视化建模。     

基于Kinect骨骼信息的三维轨迹特征稳定性研究

为了提高步态识别应用的广泛性,寻找稳定的人体动态特征,提出一种基于Kinect骨骼信息的步态特征提取方法,以验证骨骼点三维轨迹特征在步态识别中的稳定性。在分析深度相机Kinect工作原理的基础上,对Kinect有效范围进行测量并对其深度数据进行校准,通过18组实验对同一个体在不同行走模式、不同相机位姿下的人体骨骼点三维轨迹进行数据提取,并在固定相机位姿和行走模式的条件下对10组不同个体的行走数据进行提取,最后将同组骨骼点轨迹曲线在同一空间坐标系中进行绘制,同时使用动态时间规整算法(DTW)对实验个体骨骼点轨迹曲线相似度进行评价。实验结果表明,该特征在同一个体中表现出较好的稳定性,可用于步态识别的同一认定。     

基于图像的人体参数测量系统的设计与实现

给出一种基于图像的人体参数自动测量方法,并设计与实现人体参数测量系统.通过2个数码相机拍摄人体的正视图和侧视图,运用图像分割和特征提取等图像处理方法提取2幅图像上的人体特征点;利用三维标定架标定相机的内外参数;利用双目视觉原理从2幅图像上的特征点计算出人体的测量点,完成人体尺寸参数计算.试验结果表明:与传统手工测量相比,本方法能实现自动测量,缩短了测量时间,提高测量的精度和效率;与三维非接触测量相比,本方法测量设备简单和便携,测量速度更快,操作更加方便.     

一种基于Kinect相机的室内AGV障碍物检测方法

针对在室内工作的自动引导运输车(automated guided vehicle,简称AGV)面临的障碍物实时检测问题,提出一种基于Kinect相机的检测方法.在深度相机标定的基础上,将相机获得的深度图像准确地变换成相机坐标系内的点云数据,利用点云数据,通过制定障碍物检测规则,实现AGV小车行驶过程中障碍物的快速实时检测,实试验证了该方法的准确性.     

基于保持内容的变形算法的虚拟展示系统

采用基于图像渲染的算法实现了三维虚拟展示系统.该系统可以从不同角度,以不同放缩比例交互式浏览真实物体.首先基于SfM算法来重建原始摄像机轨迹和稀疏的三维点云,并拟合摄像机轨迹为三维平面圆.在两连续视点之间使用对极变换算法,将特征点集投射到新视图,最后使用基于保持内容的变形算法生成新视图图像.两视点都能生成对应的新视点图像,连续两个视点可以生成内部新视点的两幅新视图.最后新视图和原始视图合成视频.该系统通过操作视频实现放缩和旋转的交互式浏览方式,优点在于不需要对物体做三维重建,仅基于图片的方式来展示物体.和基于三维重建的三维展示系统不同的是,该系统基于图像渲染,运算量小,交互方式简洁、更真实.