基于體感的三維配準系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf

1、近些年，三維技術(shù)逐漸開始成熟，三維立體電影、電視、三維虛擬試衣、虛擬網(wǎng)上購物商城、虛擬會議、體感（Natural Interaction）游戲等逐漸被市場接受。三維配準是這些應用的重要核心技術(shù)。三維配準技術(shù)一般通過激光或紅外等技術(shù)從不同角度對物體進行掃描，采集物體各個側(cè)面的三維數(shù)據(jù)，形成若干個三維坐標點的集合（簡稱點云），由于每個點云的坐標系不同，所以，如何把不同三維坐標系下的點云自動拼接（簡稱配準）到一起，并且形成一個完整的三維模型，

2、是三維建模的關(guān)鍵和難點。但是，現(xiàn)有的產(chǎn)品大多是價格昂貴或操作復雜的企業(yè)級產(chǎn)品，缺少可以給普通消費者使用的產(chǎn)品。
　　針對這個問題，本文從用戶使用便捷、配準效果良好、總體成本低廉三個方面出發(fā)，基于體感設備，重點研究人體頭部的三維點云的識別和配準，比較、分析配準領域內(nèi)各種算法，設計并實現(xiàn)了一個基于體感設備的人體三維點云配準系統(tǒng)原型（簡稱本配準系統(tǒng)）。論文所作的工作主要包括以下幾點：
　　1)對點云識別配準領域的各種算法進行分析、

3、比較，從體感應用的角度出發(fā)，選擇使用最合適的算法組合進行識別配準，重點分析ICP（Iterative Closest Point，最近點迭代）算法[1]、FPFH（Fast Point Feature Histograms，快速點特征直方圖）算法[2]、RANSAC（RANdom SAmple Consensus，隨機抽樣一致）算法[3]，SVD（Singular Value Decomposition，奇異值分解）算法[4][5]。<

4、br>　　2)針對FPFH算法復雜、特征量多的問題，本文提出了TNFH（Triangle Normal Feature Histograms，三角法線特征直方圖）算法。TNFH算法只關(guān)注三角面法線夾角特征，簡化了特征計算，配準率和FPFH相當。
　　3)采用多層系統(tǒng)架構(gòu)設計，底層三維信息采集基于單個微軟Kinect體感設備[6]，驅(qū)動采用開源OpenNI框架[7]。提出按照相似點評估、相似點提純、轉(zhuǎn)換評估、對齊點云的點云配準步驟，