基於單張低精度深度圖的實時精確三維曲面重建

《基於單張低精度深度圖的實時精確三維曲面重建》是依託北方工業大學，由范涵奇擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於單張低精度深度圖的實時精確三維曲面重建
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：范涵奇
• 依託單位：北方工業大學

項目摘要

投影增強現實系統目前已經得到了廣泛的套用，但是一些重要的套用仍然需要使用昂貴的電子感測器。使用電子感測器的方法存在諸多缺陷，並且無法解決物體自身發生形變時的投影問題。解決這些問題的關鍵是實時、精確地重建物體表面形狀。雖然曲面重建是計算機圖形學的基礎研究內容之一，但是目前沒有方法能夠實時精確地重建三維曲面。本項研究擬開發一個基於單個深度相機和幾個彩色相機的實時精確的曲面重建算法來解決該問題，並預備開展三方面的研究：首先，研究深度數據的噪聲機率分布，利用數據的冗餘信息消除部分噪聲；其次，研究利用粗糙的深度值提高MVS配對像素查找速度、提升配對的準確性，再結合MVS的結果去除深度圖中的噪聲、提高深度值的精度； 再次，研究低解析度的深度圖上採樣到高解析度；最後，研究點雲的高速三角化問題。

結題摘要

曲面重建問題是計算機圖形學的基礎研究之一，在圖形學的諸多研究和套用領域都需要實時重建高精度的曲面模型。雖然已經存在大量的獲得真實物體的曲面模型的方法，但是做到實時、精確地三維重建仍然存在很大挑戰，現有的方法只解決了部分問題。本項目使用廉價且易於獲得的Kinect深度相機來解決這個問題。本項目首先研究了Kinect深度相機的各個特性。對Kinect深度相機的深度圖的量化誤差和隨機誤差進行的定量研究發現，Kinect深度相機的量化誤差和隨機誤差都可以認為是一個關於深度的二次函式。當深度超出一定範圍後，Kinect解析出的深度是非常不可靠的。利用這些特性，獲得了準確的深度圖後，可以利用深度圖的簡單明確的拓撲連線關係，非常直接地對其進行格線化，從而得格線模型。研究發現，三角面片的面法相蘊含了豐富的幾何信息。為了更好地利用這個特點，本項目提出了基於SNN相似度度量的密度聚類算法的去噪算法，實驗表明該算法很好地保持了模型的鋒利邊界和其它淺顯的特徵。本項研究提出了低解析度深度相機和高解析度彩色相機的自動化標定算法，提高了配準的準確性，避免了大量機械式的人工互動。該項研究成果已經得到了工業套用。為了從低分辨深度圖獲得關於場景的更高的解析度深度圖，本項目額外使用了高解析度彩色相機。將配準後的深度圖投影到彩色圖上後，僅僅利用這些深度值，本項目研究設計一組表達能力豐富的過完備基來表達場景的深度圖來重建得到了整個場景的深度深度圖。最後，本項目研究結合使用彩圖紋理和稀疏的深度值，對場景彩色圖片進行分片，重建得到了質量更好的深度圖。