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来源：　　作者：李诗锐;李琪;李海洋;侯沛宏;曹伟国;王向东;李华;
基于Kinect v2的实时精确三维重建系统　 快速、低成本、精确、方便地获取物体三维模型一直以来都是计算机视觉与图形学领域的研究热点.基于图片的被动式的三维重建虽然能够方便、低成本地获取到物体的三维模型,但其特征提取和匹配依赖于光照环境和物体表面的纹理特征,且重建点云大多较为稀疏.Kinect v2的全称是Kinect for Windows v2 sensor,是微软第二代Kinect外设,采用了与第一代完全不同的To F(time-of-flight)测量技术.Kinect v2和第一代Kinect v1都是作为微软游戏机Xbox深度传感器硬件的外设,主要设计用于获取、分析用户的动作和语音.由于它能够实时、精确地获取物体的深度和彩色图像信息,Kinect系列产品也可以作为一种理想的三维重建外设,虽然重建精度不能达到工业制造水平,但是利用它重建出来的三维模型依然可以广泛应用于机器人定位导航、虚拟现实、产品展示、影视游戏等等.且Kinect用于三维扫描,具有快速、低成本、精确、方便等优点.
基于Kinect v1三维重建已有大量优秀的工作参考文献综述[1-3],Newcombe提出的Kinect Fusion[4]算法利用Kin(本文共计11页)　　　　　　　　　　
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基于现实物体的三维模型获取方法主要分为主动方法和被动方法。其中，主动方法以使用三维扫描仪的方法为代表...展开
三维模型获取是计算机图形学和计算机视觉领域的一个基本研究问题。然而，利用建模软件（比如3D MAX和Maya等）手工进行三维模型构建是十分繁琐和代价昂贵的工作。因此，研究如何从现实世界直接和快速地获取三维模型，成为该领域的热点问题。目前，基于现实物体的三维结构获取作为一种数字存储和记录技术，在物体建模、场景建模、真实感绘制、机器人导航、目标识别和三维测量等科学和工程领域以及考古学、广告、娱乐等其他文化领域有广泛的应用需求。
基于现实物体的三维模型获取方法主要分为主动方法和被动方法。其中，主动方法以使用三维扫描仪的方法为代表。被动方法则指基于二维图像的三维重建方法。基于图像的三维建模方法具备低成本，灵活和能够直接获取彩色纹理等特点，是三维激光扫描等主动方法的有益补充。
基于图像的三维建模方法主要分为基于标定图像和基于未标定图像两种方法。其中基于标定图像的方法需要在重建场景中预先放入标定物，具有时间和空间的限制性。基于未定标图像的三维建模方法仅依赖图像间的特征匹配关系，克服了基于标定图像方法的限制，具备良好的应用前景。目前，基于未定标图像的重建方法往往针对窄基线图像序列，这使得重建完整模型需要过多的图像数目，提高了时间和空间复杂性。
本文基于多视图未定标图像的局部特征以及多视图之间的约束关系，以构建复杂完整的三维模型为目标，对三维重建的整个流程进行了深入研究。主要研究工作和创新点总结如下：
1.提出了新的图像特征点描述子
提出了一种新的描述图像局部特征的方法。该方法首先提取图像中尺度不变的局部特征点，其次对特征点周围一定尺寸的邻域内梯度数据进行归一化处理，得到特征点像斑，然后采用独立成份分析（ICA）技术提取特征点像斑的独立成份，作为特征点的特征描述向量。该种描述子提高了局部特征的独特性和匹配精度，可用来解决宽基线多视图图像的特征点匹配问题，使得重建完整三维模型需要的图像数量较少，有利于降低重建工作的时间和空间的复杂性，为三维结构恢复奠定良好基础。
2.基于二维信息的三维结构和相机运动参数估计算法
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（2）提出了仅依赖基础矩阵精度的射影空间多视图递推公式，并基于此进行场景射影重建和度量重建。将射影空间投影矩阵形式化为统一的形式，基于基础矩阵和增量法，估计对应不同视图的投影矩阵。采用双视图估计，三视图局部优化，串联估计所有视图运动参数的策略，有效减少估计过程的累积误差。所估计的射影空间投影矩阵和同时重构的射影空间点云作为自标定算法的输入，标定出相机的内参矩阵，从而将投影矩阵和点云从射影空间升级至度量空间。由于基础矩阵的估计具备鲁棒性，因此，基于我们的方法所计算的相机投影矩阵，稳定性高，误差较小，使重构的点云具有良好的精确性。
3.提出了三维点云的优化算法。
（1）提出了基于SBA框架和随机行走模型的非线性优化算法。在对三维点云进行优化时，二维匹配点是优化算法的输入，采样精确的二维匹配点对提高优化算法的性能非常重要。提出一种各向异性的随机行走模型，用来重新采样图像空间匹配点。以重采样的匹配点对，投影矩阵参数和初步估计的三维结构为优化初值，利用SBA框架进行局部和全局优化处理。最后在RANSAC框架中进行迭代优化和最优参数选取。
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