学海网

毕业论文-基于Kinect的三维物体重建，共50页。
摘要
三维重建技术是计算机视觉、人工智能、虚拟现实世界等前沿领域的难点和热点。 主要是物体的三维重建技术可以快速的将日常生活中的物品数字化，并可将其在计算 机中以数字信息形式展现；同时，三维打印机的出现，这也对物体三维重建技术发展起 了推动作用，也越来越显示出物体的三维重建的重要性。本文利用微软公司开发销售 的Kinect 体感传感器进行深度信息的获取，再通过使用OpenNI2 SDK将获取的深度信息 转化为世界坐标，即为获得三维数据点云，然后再通过对获得的点云数据进行去噪、重 建等一系列步骤，最终获得物体的三维模型。本文章主要从Kinect 点云获取及噪声处理、 ICP （Iterative Closest Point）算法及其各个变种和ICP 算法点云匹配结果三个主要部分 讲解三维重建技术。
关键词：三维重建；Kinect；ICP

目录
前言 1
1 Kinect点云的获取及去噪 2
1.1 Kinect工作原理 2
1.2 三维物体点云的获取及分割 2
1.3 点云的去噪 2
1.4 点云法向量的拓扑评估 4
1.5 K-最近点的搜索 5
2 ICP算法及其变种 7
2.1 问题描述 7
2.2 标准ICP算法 7
2.3 标准ICP算法特性分析 9
2.4 ICP变种 10
2.4.1 控制点的选择 10
2.4.2 距离特征 10
2.4.3 对应点对权重的选择 10
2.4.4 点对的剔除 11
2.5 三维物体的重建 11
3 ICP算法点云的匹配结果 12
3.1 具有一一对应关系点云匹配 12
3.2 无一一对应点云匹配 13
3.3 Kinect数据匹配 13
4 总结 16
致谢 17
参考文献 18
附录 19
matlab点云生成源程序 19
Kinect点云获取源程序 20
双边滤波去噪源程序 22
法向量的拓扑评估源程序 29
拟合平面法向量评估源程序 29
拟合曲面法向量评估源程序 33
K-最近邻搜索源程序 36
标准的ICP算法源程序 38
ICP算法变种源程序 46
均匀采样源程序 47
随机采样源程序 47
剔除n%源程序 47
标准差的若干部剔除源程序 48
增加权重的源程序 49
方向量夹角剔除源程序 49
点到面距离的源程序 50