基于Kinect深度相机测量方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN107292925A(43)申请公布日2017.10.24(21)申请号201710418540.5G01B11/02(2006.01)(22)申请日2017.06.06G01B11/24(2006.01)G01C11/00(2006.01)(71)申请人哈尔滨工业大学深圳研究生院地址518000广东省深圳市南山区西丽镇深圳大学城哈工大校区(72)发明人王宏刘路平张东来(74)专利代理机构深圳市科吉华烽知识产权事务所(普通合伙)44248代理人孙伟(51)Int.Cl.G06T7/536(2017.01)G06T7/70(2017.01)G06T7/30(2017.01)G06T7/514(2017.01)G06T15/00(2011.01)权利要求书2页说明书5页附图2页(54)发明名称基于Kinect深度相机测量方法(57)摘要本发明提供了一种基于Kinect深度相机测量方法，包括以下步骤：S1、深度影像数据的转换；S2、计算全局的摄像头的姿势信息；S3、将从已知姿势信息的摄像头产生的深度影像数据融合为代表摄像头视野范围内的景物的立方体；S4、从传感器视点位置对重建立方体进行光线投射，重建的点阵云产生渲染了的三维重建立方体；S5、计算测量点之间的距离。本发明的有益效果是：具备良好的动态性能，不需要高性能配置的计算机设备，可以实现对物体的在线实时重建，操作简易，成本低廉，测量精度高，时效性高，灵活性强，可以满足普通用户日常生活中的目标场景的数字化再现。CN107292925ACN107292925A权利要求书1/2页1.一种基于Kinect深度相机测量方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、深度影像数据的转换；S2、计算全局的摄像头的姿势信息；S3、将从已知姿势信息的摄像头产生的深度影像数据融合为代表摄像头视野范围内的景物的立方体；S4、从传感器视点位置对重建立方体进行光线投射，重建的点阵云产生渲染了的三维重建立方体；S5、计算测量点之间的距离。2.根据权利要求1所述的基于Kinect深度相机测量方法，其特征在于：步骤S1中深度影像数据的转换包括以下子步骤：S11、原始数据获取及尺度转换：获取原始深度及彩色数据，将Kinect中获取的原始深度帧数据转换为以米为单位的浮点数据；S12、空间视角转换：对浮点数据进行优化，通过获取摄像头的坐标信息，将浮点数据转换为和Kinect摄像头朝向一致的点云数据；S13、点云预处理：对点云数据进行阈值化及降噪处理，表面情况通过使用AlignPointClouds函数获取。3.根据权利要求2所述的基于Kinect深度相机测量方法，其特征在于：步骤S11为利用KINECTV2设备获取原始深度及彩色数据，利用SDK将Kinect中获取的原始深度帧数据转换为以米为单位的浮点数据。4.根据权利要求1所述的基于Kinect深度相机测量方法，其特征在于：步骤S2包括以下子步骤：S21、点云配准：采用NuiFusionAlignPointClouds方法将从重建对象计算得来的点云数据与从Kinect深度影像数据中获取的点云数据进行配准；S22、点云追踪：采用AlignDepthToReconstruction方法对重建立方体进行处理，获得追踪结果，如果场景中的追踪被中断，那么将摄像头的位置和上一次的摄像头位置对齐，继续进行追踪。5.根据权利要求1所述的基于Kinect深度相机测量方法，其特征在于：步骤S3包括以下子步骤：S31、三维点云配准，找出两组点云数据集的空间变换关系，即旋转和平移向量，然后将这两组点云数据变换到同一的坐标系下，使得两者之间的交集区域重叠；S32、逐帧对深度数据融合，同时并行运行平滑算法进行去噪。6.根据权利要求5所述的基于Kinect深度相机测量方法，其特征在于：步骤S31包括以下子步骤：S311、计算最近点，即对于集合U中的每一个点，在集合P中都找出距该点最近的对应点，设集合P中由这些对应点组成的新点集为Q＝{qi,i＝0,1,2,…,n}；S312、计算两个点集Q和U的重心位置坐标，并进行点集中心化生成新的点集；由新的点集计算正定矩阵N，并计算正定矩阵N的最大特征值及其最大特征向量；S313、由于最大特征向量等价于残差平方和最小时的旋转四元数，将四元数转换为旋转矩阵R；在旋转矩阵R被确定后，由于平移向量T是两个点集的重心差异，通过两个坐标系2CN107292925A权利要求书2/2页中的重心点和旋转矩阵确定；其中R是3×3的旋转矩阵，T是3×1的平移矩阵；S314、计算坐标变换，即对于集合U，用配准变换矩阵R，T进行坐标变换，得到新的点集U1，即U1＝RU+T；S315、计算U1与Q之间的均方根误差，如小