[发明专利]基于Kinect的室内LiDAR缺失数据填补方法有效

专利信息
申请号: 201210351493.4 申请日: 2012-09-20
公开(公告)号: CN102938142A 公开(公告)日: 2013-02-20
发明(设计)人: 呙维;胡涛;朱欣焰;水淼;樊亚新 申请(专利权)人: 武汉大学
主分类号: G06T5/50 分类号: G06T5/50;G06T7/00
代理公司: 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 代理人: 鲁力
地址: 430072 湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要: 发明涉及基于Kinect的室内LiDAR缺失数据填补方法。一、Kinect扫描过程的关键帧提取,获取较稀疏的扫描数据;二、采用SIFT算法对Kinect设备采集的RGB-D影像进行特征提取,并利用RANSAC算子对异常特征匹配点进行剔除;三、对步骤二中的特征进行归并;四、LiDAR影像的特征提取,与Kinect设备的特征粗匹配,获取转换矩阵;五、采用改进的ICP算法实现LiDAR影像与Kinect的RGB-D影像的精细匹配;六、LiDAR模型与Kinect扫描的部分缺失数据融合。优点:设备价格低廉,采集过程灵活,能够获取场景深度与影像信息,快速实现对室内复杂场景的局部或缺失数据的采集与填补。
搜索关键词: 基于 kinect 室内 lidar 缺失 数据 填补 方法
【主权项】:
一种基于Kinect的室内LiDAR缺失数据填补方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,针对室内场景采用LiDAR设备在进行单点扫描,获取扫描数据,即获取LiDAR设备扫描的影像;针对LiDAR设备过程中缺失的区域,采用Kinect设备再次进行扫描,并提取扫描过程中的关键帧,获取稀疏的扫描数据;即获取稀疏的RGB‑D影像;步骤2,采用SIFT算法对步骤1中Kinect设备采集的RGB‑D影像进行特征提取,并利用RANSAC算子对提取的特征中异常特征匹配点进行剔除;步骤3,对步骤2中已经剔除异常特征匹配点的SIFT特征进行归并;步骤4,采用SIFT算法对步骤1中LiDAR设备采集的LiDAR设备扫描的影像进行特征提取,并与步骤3中已归并的Kinect设备提取的SIFT特征进行粗匹配,获取转换矩阵;步骤5,将步骤4中完成粗匹配的LiDAR影像与Kinect的RGB‑D影像进行精细匹配,获取精细的转换矩阵;步骤6,将步骤5中完成精细匹配的LiDAR模型与Kinect扫描RGB‑D影像的部分缺失数据进行融合,得到完整的扫描影像。
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