基于深度信息的三维重建图像处理技术研究

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1、分类号：TP391单位代码：10110学号：S1514002中北大学硕士学位论文基于深度信息的三维重建图像处理技术研究硕士研究生马彦珍指导教师宋文爱学科专业软件工程2018年6月1日图书分类号TP391密级非密注1UDC_______________________________________________________________硕士学位论文基于深度信息的三维重建图像处理技术研究马彦珍指导教师（姓名、职称）宋文爱教授申请学位级工学硕士专业名称软件工程论文提交日期2018年6月1日论文答辩日期20

2、18年5月27日学位授予日期________年______月______日论文评阅人_______________李晓明杨秋翔答辩委员会主席李德玉2018年6月1日原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：日期：关于学位论文使用权的说明本人完全了解中北大学有关保管、使用学位

3、论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容（保密学位论文在解密后遵守此规定）。签名：日期：导师签名：日期：中北大学学位论文基于深度信息的三维重建图像处理技术研究摘要随着计算机图形学、计算机视觉的快速发展，三维重建技术作为研究热点之一已经被广泛应用在医学治疗的病变器官重建、手术过程重建以及文物发掘前

4、遗址原貌重建和发掘之后文物保护等领域。因为价格平民的Kinect可以同时获取RGB图像、深度图像,因此目前利用Kinect进行多维重建的研究已经成为趋势。本文以Kinect获取的深度图片中包含的深度信息为研究背景，对三维重建过程中的所需的技术进行研究。对三维重建过程中的相机定标、配准算法优化等技术进行着重研究，本文主要工作如下。针对采用物理棋盘对相机标定精度误差过大的问题，分析了摄像头与标定物的距离对标定精度的影响，提出基于虚拟棋盘的相机标定方法。通过与经典的张氏标定方法做对比，以重投影误差为评价依据，实验结

5、果证明基于虚拟棋盘的相机标定误差缩小了30%。针对传统配准方法重建效率低，精度不高的问题，提出了一种基于补丁的分区域配准优化方法。与传统的配准算法做对比，实验结果证明本文方法可以有效提高点云配准的准确性和快速性，其配准时间缩短至30秒左右，以均方根误差为评价指标，配准误差缩小了27.5%。关键词：Kinect，三维重建，虚拟棋盘，深度图像，图像配准中北大学学位论文Researchon3DReconstructionImageProcessingTechnologyBasedonDepthInformation

6、AbstractWiththerapiddevelopmentofcomputergraphicsandcomputervision,asoneoftheresearchhotspots,3Dreconstructiontechnologyhasbeenusedinthereconstructionofdiseasedorgansformedicaltreatment,reconstructionofsurgicalprocedures,andtheprotectionofculturalrelicsafte

7、rtheexcavationwidely.Becauseoftherationalprice,KinectcanacquireRGBimagesanddepthimagessimultaneously,soresearchonmulti-dimensionalreconstructionusingKinecthasbecomeatrendatpresent.ThispapertakesthedepthinformationobtainedbyKinectasbackground,thenstudytheima

8、geprocessingtechnologyinthethree-dimensionalreconstructionprocess.Researchesoncameracalibration,registrationalgorithmoptimizationandothertechnologiesinthethree-dimensionalreconstructionprocess.Themainw