文献类型：期刊文章

作　　者：郭连朋[1] 陈向宁[1] 刘彬[1] 刘田间[1]

机构地区：[1]中国人民解放军装备学院,北京101400

出　　处：《应用光学》

基　　金：军队探索项目(7131145)

年　　份：2014

卷　　号：35

期　　号：5

起止页码：811-816

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2013_2014、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：物体的三维重建技术一直是计算机视觉领域研究的热点问题,提出一种利用Kinect传感器获取的深度图像实现多幅深度图像融合完成物体三维重建的方法。在图像空间中对深度图像进行三角化,然后在尺度空间中融合所有三角化的深度图像构建分层有向距离场(hierarchical signed distance field),对距离场中所有的体素应用整体Delaunay三角剖分算法产生一个涵盖所有体素的凸包,并利用Marching Tetrahedra算法构造等值面,完成物体表面重建。实验结果表明,该方法利用Kinect传感器采集的不同方向37幅分辨率为640×480的深度图像完成目标物体的三维重建,仅需要48s,并且得到非常精细的重建效果。

关 键 词：机器视觉  三维重建 深度图像融合  有向距离场  DELAUNAY三角剖分 MARCHING Tetra  hedra算法  

分 类 号：TN911] TP391.4]