[发明专利]一种基于深度传感器的实时三维重建方法

权利要求书

1.一种基于深度传感器的实时三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：通过深度传感器获取目标物体实时的彩色和深度图像并进行预处理；

步骤S2：根据彩色和深度图像生成目标物体的三维原点云并配准；

步骤S3：对三维原点云进行过滤，得到目标物体的目标点云；

步骤S4：按照目标点云绘制三角形网格并创建贴图区域；

步骤S5：将所述贴图区域内所有三角形网格的三个顶点的坐标形成的曲面进行合并，生成完整的三维表面；

所述步骤S5中将贴图区域内三角形网格的顶点坐标形成曲面的过程具体包括：

步骤S501：所述三角形网格的顶点输入PtInRegion函数，其中，若顶点位于贴图区域内则返回值为非零值，反之则返回值为0；若单个三角形网格的全部三个顶点的返回值为非零值，则判定该三角形网格位于贴图区域内；

步骤S502：确定所述三角形网格中各个三角片的个数和顶点位置，利用投影变换矩阵将三维顶点投影到切平面上，将前两个所述三维顶点的投影点作为参数对Cauchy-Rirmann线性方程组进行求解，求得所述三角形网格的网格参数，所述Cauchy-Rirmann线性方程组具体为：

其中，S为三角形网格的曲面参数方程，U为逆映射函数；

步骤S503：将所述三角形网格的网格参数代入曲面参数方程，通过共轭梯度法得到网格参数对应的曲面参数，利用最小二乘法对所述各个三角片的曲面参数进行拟合获得完整的三维表面。

2.根据权利要求1所述的一种基于深度传感器的实时三维重建方法，其特征在于，所述步骤S1中采用高斯双边滤波法对所述彩色和深度图像进行预处理。

3.根据权利要求2所述的一种基于深度传感器的实时三维重建方法，其特征在于，所述高斯双边滤波法包括空间域核和值域核，所述空间域核具体为：

其中，w_d为空间域核的模板权值，(i,j)为空间域核的模板窗口中其他系数的坐标，(k,l)为空间域核的模板窗口的中心坐标点，σ_d为空间域核中高斯函数的标准差；

所述值域核具体为：

其中，w_r为值域核的模板权值，(i,j)为值域核的模板窗口中其他系数的坐标，f(i,j)表示彩色图像在(i,j)处的像素值，(k,l)为值域核的模板窗口的中心坐标点，f(k,l)为彩色图像在(k,l)处的像素值，σ_r为值域核中高斯函数的标准差。

4.根据权利要求1所述的一种基于深度传感器的实时三维重建方法，其特征在于，所述步骤S2中所述三维原点云根据体素下采样法创建下采样点云，所述下采样点云通过迭代最近点算法进行配准。

5.根据权利要求4所述的一种基于深度传感器的实时三维重建方法，其特征在于，所述迭代最近点算法包括以下步骤：

步骤S201：查找从原点云到原始目标点云的对应集的原始变换矩阵；

步骤S202：通过对应集上的最小化目标函数对所述原始变换矩阵进行优化，获得最终变换矩阵。

6.根据权利要求1所述的一种基于深度传感器的实时三维重建方法，其特征在于，所述步骤S3中通过裁剪点云去除噪声进行过滤。

7.根据权利要求1所述的一种基于深度传感器的实时三维重建方法，其特征在于，所述贴图区域为三角形贴图区域。