基于 Kinect 传感器的场景三维重建开题报告

1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

课题意义：三维重建（3dreconstruction）是指对物体建立适合计算机表示和处理的三维模型，是在计算机环境下对其进行分析、处理和操作的基础。三维重建技术提供三维模型结构用于对三维信息的识别和认知[1]。三维重建一直是计算机视觉领域研究的热点问题，在设计仿真、虚拟现实、3d电影和文化保护等诸多领域，应用十分广泛[2]。对于物体重建,基于kinect的重建技术有如下的优势:kinect能够快速获取场景的深度信息；kinect是一种主动传感器,它不受环境可见光谱的干扰；kinect的核心设备是彩色摄像机、红外线发射器和红外线cmos摄影机,这些设备都较廉价,因而kinect的售价也较为低廉；此外,kinect的操作与普通摄像机类似,易于使用[3]。

国内外研究概况：kinect传感器作为一种3d传感器[4]，能够廉价、可靠和快速地获取彩色和深度图像进行三维测量，在三维场景恢复和物体重建等领域具有广泛的应用前景和实际应用价值[5]。国内外许多专家学者对利用kinect传感器进行物体三维重建的方法进行了深入的研究，并取得了一系列的研究成果[6]。在国外，shahramizadi、richarda．newcombe等人2011年构建了kinectfusion[7]系统，对小范围静态场景和单独物体进行三维重建，得到相对精细的重建效果，但重建效率有待进一步提高[8]。在国内，中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室刘鑫等[9]实现了一种基于kinect传感器的快速物体重建方法，并通过gpu并行加速，实现对转台上转动的物体的三维重建，但重建过程依赖于转台的速度，限定了其应用范围,且该项目对设备的硬件要求较高，基于gpu重建的系统要求支持directx11的显卡，否则kinectfusion就运行不起来[10]。

应用前景：利用本项目设计的三维重建方法，可以在日常环境下，无需使用成本高昂且操作复杂的设备，仅仅借助kinect就能够在短时间内进行初步的三维建模，目前这类模型已经可以满足日常娱乐的需求。如果要想模型更加精确的话，就得使用3dmax或maya等专业工具来对本软件得出的模型进行修改，展望未来kinect在三维重建方面必将拥有十分广阔的应用发展前景。

2. 研究的基本内容和问题

研究目标：通过Kinect对环境信息的读取，实现现实场景的建模重构，同时判断出障碍物的位置，在Matlab里实现场景的仿真避障。

拟解决的关键问题： 1.将kinect读取到的深度数据转化成点云数据 2.将得到的点云数据投影到二维平面 3.对二维平面上的投影进行图像的处理，突出障碍物 4.用Matlab实现仿真避障

3. 研究的方法与方案

研究方法：采用目标指向型研究方法，首先充分了解kinect获取深度图像现有的应用领域和技术，并在此基础上提出一个具有创新性的应用开发方案，并以此方案为基础，研究kinect传感器在相关领域的应用开发技术，有侧重地设计相应算法。

技术路线：深度图像信息获取预处理转化成点云信息投影到二维平面通过分水岭算法定位障碍物在matlab上实现仿真避障 可行性分析： 1.点云数据所拥有的参数是每个点的x,y,z坐标信息与r,g,b颜色信息，将z坐标置为0以后可以得到平面俯视图，可以确定障碍物大概位置。

2.matlab常用于算法仿真。

4. 研究创新点

1.将现实场景通过点云数据来简化表示 2.用分水岭算法来标定障碍物位置

5. 研究计划与进展

2015.12 完成开题工作 2016.1 阅读文献，kinect for windows sdk 开发套件编程方法学习 2016.2-2016.3 实验阶段，结合kinect开发套件与kinect传感器进一步熟悉开发技术。

实现系统的基本功能，进行中期检查报告的撰写。

2016.4 完善系统功能，提高响应速度和精度。