基于全局配準累積誤差極小的人體RGB-D數據三維重建

摘要：針對RGB-D掃描數據獲取和人體三維重建過程中存在掃描數據分辨率不高、噪聲干擾影響較大、配準誤差較大等問題,提出一種基于累積誤差極小的RGB-D掃描數據全局配準的人體模型三維重建方法.首先采集人體掃描數據并進行預處理,去除噪聲和背景;然后利用基于三維點特征描述符匹配求解局部掃描數據的粗略配準,并通過最近點迭代的方法進行精細配準;再構建局部配準數據加權圖,通過最小生成樹方法合并局部相鄰幀數據來減少全局誤差傳播的影響,利用環閉合的方法解決累積誤差問題并得到全局剛體配準結果;通過對全局剛體配準后的數據依次進行非剛體變換并不斷融合配準后數據,解決掃描過程中的移動問題,進一步減少全局累積誤差;最后利用全局配準結果和掃描數據中的顏色信息生成融合顏色信息的人體三維重建模型.利用2臺Kinect設備掃描獲取的人體全方位掃描數據進行實驗的結果表明,該方法能夠方便、高效地重建具有高度真實感的三維人體,而且重建生成的三維人體測量尺寸與真實人體尺寸之間的誤差較小.