基于Kinect的室内三维环境建模技术研究

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1、分类号：密级：ＵＤＣ：学号：４１５９１４１１５０３４南昌大学专业学位硕士研究生学位论文基于Ｋｉｎｅｃｔ的室内三维环境建模技术研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＩｎｄｏｏｒ３ＤＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＭｏｄｅｌｉｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｇｙＢａｓｅｄｏｎＫｉｎｅｃｔ吴文虎培养单位（院、系）：机电工程学院机械工程系指导教师姓名、职称：刘继忠教授专业学位种类：工程硕士＇专业领域名称：机械工程＞论文答辩日期：２０１８年５月２７日答辩委员会主席：评阅

2、人：２０１８年月日摘要摘要随着机器人智能化的不断发展，三维重建技术在机器视觉领域得到了广泛的应用。自深度相机推出以来，利用RGBD深度相机进行三维重建成为了一种新方法。本文通过Kinectv2传感器获取室内场景的颜色信息和深度信息，构建出室内环境的三维模型。首先，获取相机的内外参数。采用棋盘格标定法对Kinect相机进行标定，得到彩色相机与深度相机的内外参数，推导出二者之间的位置关系，然后将采集的同一视角的彩色信息融合到对应的点云数据中。其次，对采集的深度图像进行预处理。三维重建所需要的

3、点云数据是由Kinect传感器采集的深度信息得到的。由于传感器直接采集的深度图像含有噪声和空洞，所得到的点云数据中存在大量的深度误差值和无效值。为了得到更精确的重建结果，对采集到的深度图像的缺陷进行了分析，需要对深度图像进行修复。首先裁剪掉深度图像中边缘无效值，然后对空洞进行填充，接着使用基于RGB图像的联合双边滤波法进行修复。最后，对得到的三维点云数据进行去除离群点和降采样预处理。最后，对采集的点云数据进行配准。对传统的迭代最近点算法进行了分析和改进，针对传统ICP算法需要良好的初始配准，本文

4、采用正态分布变换（NormalDistributionsTransform，NDT）做初始配准，并对配准误差的目标函数进行优化，采用广义迭代最近点算法（GICP）做精确配准，完成室内场景点云数据的多帧配准。从实验结果的三维模型可以看出，本文提出的多步联合的深度图像修复方法和配准方法，在室内环境的三维重建工作中有一定的实际应用价值。在传感器精度的范围内，虽然三维模型的细节信息不够精确，但基本轮廓清晰，可以应用于日常生活。关键词：三维重建；Kinectv2；相机标定；深度图修复；点云配准IAbstr

5、actABSTRACTWiththecontinuousdevelopmentofintelligentrobots,Three-dimensionalreconstructiontechnologyhasbeenwidelyusedinthefieldofmachinevision.Ithasbecomeanewmethodtocomplete3DreconstructionbyusingaRGBDdepthcamera.Thepurposeofthispaperistoacquirethec

6、olorinformationanddepthinformationoftheindoorenvironmentthroughKinectv2sensor,andfinallyreconstructthe3Dmodeloftheindoorenvironment.Firstly,getthecamera'sinternalandexternalparameters.ThekinematicalcalibrationalgorithmwasusedtocalibratetheKinectcamer

7、a,andtheinternalandexternalparametersofthecolorcameraandthedepthcamerawereobtained.Thepositionrelationshipbetweenthetwowasderived,thenthecollectedcolorinformationofthesameperspectiveismergedintothecorrespondingpointclouddata.Secondly,preprocesstheacq

8、uireddepthimage.Thepointclouddataneededfor3DreconstructionisderivedfromthedepthinformationacquiredbytheKinectsensor.Becauseofthenoiseandvoidsintheoriginaldepthimage,alargeamountofdepthinformationerrorandinvalidvaluesintheresultingpointclouddataareobt