东华大学学报（自然科学版）
東華大學學報（自然科學版）
동화대학학보（자연과학판）
Journal of Donghua University(Natural Science Edition)
2015年
4期
448-454
,共7页
三维重建%室内动态场景%多Kinect设备%迭代最近点配准%Marching Cubes算法
三維重建%室內動態場景%多Kinect設備%迭代最近點配準%Marching Cubes算法
삼유중건%실내동태장경%다Kinect설비%질대최근점배준%Marching Cubes산법
3D reconstruction%indoor dynamic scene%multiple Kinect devices%iterative closest point registration%Marching Cubes algorithm
采用多个Kinect从不同角度同时捕获场景,将它们的深度图和彩色图结合在一起,通过数据预处理、顶点构建、点云注册和表面重建等步骤得到场景三维模型.整个流程均在GPU上实现以加速运算,实现了基于GPU的迭代最近点算法、基于GPU的八叉树构建、基于有向距离函数的表面重建等关键算法.试验中,整个算法运行帧率达到8.74 f/s;重建分辨率达到约5.9 mm.试验表明,算法基本满足实时动态场景重建的要求,重建模型的精度满足非精确计算类应用的需求.
採用多箇Kinect從不同角度同時捕穫場景,將它們的深度圖和綵色圖結閤在一起,通過數據預處理、頂點構建、點雲註冊和錶麵重建等步驟得到場景三維模型.整箇流程均在GPU上實現以加速運算,實現瞭基于GPU的迭代最近點算法、基于GPU的八扠樹構建、基于有嚮距離函數的錶麵重建等關鍵算法.試驗中,整箇算法運行幀率達到8.74 f/s;重建分辨率達到約5.9 mm.試驗錶明,算法基本滿足實時動態場景重建的要求,重建模型的精度滿足非精確計算類應用的需求.
채용다개Kinect종불동각도동시포획장경,장타문적심도도화채색도결합재일기,통과수거예처리、정점구건、점운주책화표면중건등보취득도장경삼유모형.정개류정균재GPU상실현이가속운산,실현료기우GPU적질대최근점산법、기우GPU적팔차수구건、기우유향거리함수적표면중건등관건산법.시험중,정개산법운행정솔체도8.74 f/s;중건분변솔체도약5.9 mm.시험표명,산법기본만족실시동태장경중건적요구,중건모형적정도만족비정학계산류응용적수구.
