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三维重建的流程
浏览: 发布日期:2018-11-09
       经过深度图像增强、点云计算和配准、数据融合、表面生成等,完成对物体的三维重建
       1、深度图像的获取
       物体的深度图像在平台下拍摄获取,也可以得到彩色图像。为了获得更多的图像,需要换不一样的角度来拍相同物体,用来确保包含物体的所有资料。详细方案可以是固定传感器来拍旋转平台上的物体,也可以是旋转传感器来拍固定的物体。价格低、操作简便的深度传感器可以取得实时物体的深度图像,大大的方便了人们的应用。
       2、预处理
       受到设备分辨率等限制,深度信息也存在着很多短板。为了以后可以更好的使用深度图像,必须对深度图像去噪和修复等图像加强的过程。
       3、点云计算
       经过预处理后的深度图像具有二维信息,像素点的值是深度信息,表示物体表面到传感器的直线距离。用摄像机成像原理作为基础,可以计算出世界坐标系和图像像素坐标系的转换关系。
       4、点云配准
       对很多张通过不同角度拍的物体图像,每一张之间包含一定的共同部分。为了使用深度图像三维重建,需要对图像分析,求解每张之间的变换参数。深度图像的匹配标准是用场地的共同部分为基础,把不同时间、角度、照度取得的多张图像叠加匹配到统一的坐标系中。计算出平移向量与和旋转矩阵,同时除去冗余信息。点云配准除了会克制三维重建的快慢,也会影响到最后模型的精细和全局成效。必须提高点云配准的算法。
       三维深度信息的配准按照不同的图像输入条件和三维重建输出需求被分为:粗糙、精细和全局配准等方法。
       5、数据融合
       经过配准后的深度信息仍为空间中散乱无序的点云数据,只能显示物体的一点信息。必须对点云数据处理的融洽,用来取得更精细的三维重建模型。用传感器的开始位置为原点构造体积网格,网格把点云空间分成很多的细小体素。经过为全部的体素给予SDF值,来隐式的模拟表面。
       6、表面生成
       表面生成的目的是为了构造物体的可视等值面,经常使用体素级的办法直接处理最开始灰度体数据。

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