[发明专利]基于Kinect fusion的高精度深度图像获取方法

权利要求书

1.一种基于Kinect fusion的高精度深度图像获取方法，其特征在于，包括以下步骤：

A、获取深度图像与彩色图像数据；

B、对步骤A中获取的深度图像和彩色图像进行三维重建形成空间点云；

C、对步骤B形成的空间点云进行Delaunay三角剖分和线性三角内插值处理；

D、将步骤C得到的插值结果映射到二维图像，并对二维图像进行灰度化处理；

E、对步骤D得到的灰度图像进行线性变换，在设定的深度区间内拉伸灰度域；

F、根据空间点云坐标系与深度图像坐标系的坐标转换关系，对步骤E处理后的图像信息点坐标进行转换。

2.如权利要求1所述的基于Kinect fusion的高精度深度图像获取方法，其特征在于，所述步骤B对步骤A中获取的深度图像和彩色图像进行三维重建形成空间点云，具体包括以下分步骤：

B1、将深度图像连续帧以无符号短整形转换为浮点格式的深度帧，并设置最小和最大深度阈值对输入数据进行裁剪；

B2、平滑深度图像数据，通过将投影关联在重建立方体中计算点云，并通过ICP算法对齐两组重叠的方向点云并计算相机的相对位置；

B3、将深度浮点数据和彩色图像数据从步骤B2得到的相机的相对位置融合到重构立方体中；

B4、根据点云中点位置和曲面法线从点云帧生成着色图像，完成三维重建形成空间点云。

3.如权利要求2所述的基于Kinect fusion的高精度深度图像获取方法，其特征在于，所述步骤C对步骤B形成的空间点云进行Delaunay三角剖分和线性三角内插值处理，具体包括以下分步骤：

C1、采用quick hull算法对空间点云中的二维坐标进行处理，得到有效点云平面的凸包；

C2、根据步骤C1得到的凸包，对空间点云进行Delaunay三角剖分处理；

C3、生成插值网格，选择包含插值网格点的Delaunay三角形，在三角形中对插值点进行线性插值。

4.如权利要求3所述的基于Kinect fusion的高精度深度图像获取方法，其特征在于，所述步骤C1采用quick hull算法对空间点云中的二维坐标进行处理，得到有效点云平面的凸包具体为：选择空间点云中X坐标最大值和最小值对应的点，利用该两点形成的连线将所有点划分为两部分，选择距离连线最远的一个点与该两点形成三角形，忽略位于三角形内部的点，对三角形的另外两条边重复上述操作，直至没有剩余点时递归结束，被选择点构成凸包。