基于深度摄像机的飞机座舱三维重建技术研究.pdf

1、围绕飞行模拟器座舱三维建模的需求,针对现有的三维重建方法存在的弊端,本文采用新颖的深度摄像机(Kinect)并提出一种有效的座舱三维重建框架。首先结合彩色图像视觉特征实现数据帧粗配准,再结合深度信息生成三维匹配点云,然后对不同视角下的点云进行精细配准生成点云模型,最后对点云进行三角化处理生成高精度的座舱仪表面板网格模型。本文主要研究内容如下:
　　1.针对Kinect输出的原始深度图像质量差、多孔洞问题,在研究现有滤波算法基础上,

2、提出一种基于区域生长法和改进型双边滤波的方法。实验结果表明,该方法能有效消除座舱仪表面板上的孔洞和随机噪声。
　　2.通过提取彩色图像的SIFT特征信息实现数据帧的初匹配;利用RANSAC算法去除误匹配的特征对;再结合深度信息将点云映射到三维空间作为ICP算法的初始状态;实现了基于特征匹配对的RGB-D ICP算法;实验效果表明,该方法能有效实现不同视角下的点云精确配准。
　　3.采用 Delaunay三角化方法对离散点云三