[发明专利]一种基于Kinect传感器的三维重建方法

权利要求书

1.一种基于Kinect传感器来对目标物体进行三维重建的方法，其特征在于：利用Kinect传感器来获取目标物体的深度图像，对所得的深度图像进行滤波和三维点云分割获取、点云配准等，完成对目标物体的三维重建技术。

2.根据权利要求1所述的利用Kinect传感器来获取目标物体深度图像的方法，其特征在于：Kinect传感器中的红外线发射器发生出红外线，红外线打在被测物体上会产生激光散斑，激光散斑反射信息被红外摄像机读取，从而计算得到重建物体的深度信息。

3.根据权利要求1所述的对深度图像进行滤波和三维点云分割获取，其特征在于：Kinect传感器获得的深度数据都会有噪声存在，首先通过点云分割的方法得到初始的三维点云数据，为了获得更为精确的三维点云数据，要对深度数据进行滤波处理。

4.根据权利要求3所述的对深度数据滤波处理，其特征在于：使用双边滤波的方式，在滤除噪声的同时，保留深度图像的边缘信息，不会对深度图像的轮廓产生畸变。

5.根据权利要求3所述的点云分割方法，采用的是背景差分的方式，其特征在于：通过去除被实验物体得到实验背景的深度图像，以深度图像中各像素点的平均值来建立背景模型。同时设深度图像与背景模型同一像素点的差值为D(x,y)，阈值为M，则背景差分表达式为：

。

6.根据权利要求1所述的点云配准，其特征在于：采用具有尺度不变性和旋转不变性的SURF算法来提取物体RGB图像的特征点，改进传统的ICP算法，将两片点云数据中对应点的查找加以盒子结构和相似原理下要求支持度达到最大的匹配条件，双重约束提高配准速度和质量。