[发明专利]基于深度传感器的物体三维建模方法

说明书

本发明揭示了一种基于深度传感器的物体三维建模方法，包括：S1、数据采集步骤，从深度传感器中读取数据，获得三维点云数据；S2、预处理步骤，将物体的点云从整个场景中分割出来，再去除异常点、提取物体点云的边界，得到物体在各视角下的点云；S3、相邻视角下点云配准步骤，配准相邻视角下的物体点云，得到相邻视角下物体点云间的转换矩阵；S4、全局对齐步骤，利用转换矩阵，将各个视角下的点云融合进全局点云，得到三维点云模型；S5、网格化和纹理映射步骤，将三维点云模型转为网格模型，随后将色彩信息映射到网格模型的表面，得到三维纹理模型。本发明在保证建模精度的基础上，提升了建模速度，具有很高的使用及推广价值。

技术领域

本发明涉及一种物体建模方法，具体而言，涉及一种基于深度传感器的物体三维建模方法，属于计算机视觉中的三维建模领域。

背景技术

随着计算机视觉技术的不断发展，作为计算机视觉技术中的一个重要分支，三维重建(3-dimension Reconstruction)技术开始广泛地应用于虚拟现实(VirtualReality)、文物保护等各个领域和行业中。可以预见的是，在未来，三维建模技术还将会应用于诸如电子商务等互联网项目中，以使消费者可以全方位地观看商品，带来更加真实的用户体验。但是由于专业的三维扫描设备价格昂贵而且扫描速度很慢，所以将物体三维建模大范围推广及应用于人们日常生活中，仍然存在着一定的困难。

与此同时，随着图像处理、机器视觉、人工智能等学科的不断进步，尤其是深度传感器(如Microsoft的Kinect等)出现后，通过使用深度传感器来获得物体的三维信息逐步成为了可能。由于深度传感器可以通过光线反射时间计算被检测物体的参数，而不需要额外的辅助设备，因而基于深度传感器进行三维建模是一种更加简单、也更加便捷的三维建模方式。现在运用深度传感器进行三维建模是机器视觉中最为前沿和热门的领域之一，基于深度传感器可以实现快速和较高精度的三维建模，使三维建模变得更加廉价和简单，以便于广泛应用于人们的日常生活中。

但截至目前，这类基于深度传感器的物体三维建模仍然存在着建模精度不足、建模过程缓慢等诸多问题，并没有达到技术人员预想中的使用效果。

综上所述，如何提出一种新的三维建模方法，在保证精度的基础上，快速地重建出物体的三维模型，也就成为了目前本领域内技术人员所亟待解决的问题。

发明内容

鉴于现有技术存在上述缺陷，本发明的目的是提出一种基于深度传感器的物体三维建模方法，包括如下步骤：

S1、数据采集步骤，从深度传感器中读取数据，数据包含深度信息和色彩信息，将深度信息和色彩信息融合后获得三维点云数据；

S2、预处理步骤，利用平面提取方法将物体的点云从整个场景中分割出来，再去除异常点、提取物体点云的边界、滤除不准确的边缘点，得到物体在每个视角下的点云；

S3、相邻视角下点云配准步骤，配准相邻视角下的物体点云，得到相邻视角下物体点云间的转换矩阵；

S4、全局对齐步骤，利用转换矩阵，将各个视角下的点云融合进一个全局点云，得到物体的三维点云模型；

S5、网格化和纹理映射步骤，将三维点云模型转换成网格模型，随后将色彩信息映射到网格模型的表面，得到三维纹理模型。

优选地，S1所述数据采集步骤，具体包括：

S11、硬件设置子步骤，将深度传感器与转盘固定设置于平台上，将物体放置于转盘上，使深度传感器俯视拍摄放置于转盘上、匀速旋转的物体；

S12、数据预存子步骤，转动转盘，使转盘以60S/圈的速度保持匀速旋转，每隔2s从深度传感器取一帧深度图像和一帧彩色图像；

S13、数据读取子步骤，从深度传感器中读取任一视角下的数据，数据包含深度信息和色彩信息；