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3D深度數據的精度優化算法研究
資料類別
   文化課畢業論文(設計)
課程(專業)
  計算與應用數學
關鍵詞
  損失函數|能量函數
適用年級
  大學
身份要求
  普通會員
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文件格式

  pdf
文件大小
  6287K
發布時間
  2019-10-21 19:50:00
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發布人   kj008

 內容簡介:
   3D深度數據的精度優化算法研究,畢業論文,共30頁。
  摘要:
  近幾年3D 技術的發展迅猛,應用廣泛,深度相機是其中一個重要的基本工具。深度相機使我們能很輕松地獲取模型的三維數據,在3D 建模、3D 打印、三維重建等研究領域都有大有用場。現有的深度相機精確度大多較低,而在很多研究工作中,其測得的原始深度值的精確度會深刻影響后續研究工作的可信度以及實驗過程中數據處理的復雜度。如果對深度相機的原始采樣數據先進行優化,使得原始數據更貼近真實值,那么無疑將減小后續場景重建、點云匹配等工作的累積誤差。一般來說,好的減噪算法應該在盡可能使得網格光順的同時保證不會損壞本身模型的細節。
  不同于一些現有的算法,本論文通過分析Kinect1.0 和Primesense 深度相機測得的原始深度數據,得出其深度值分布的統計規律;并參考這一規律,基于Primesense 進行后續實驗。本文所提出的優化方法分成兩步進行。首先固定相機和物體不動,采集60 幀圖像,利用極小化損失函數的方法,對每個位置點的深度值進行初步估計;隨后利用極小化能量函數的方法對整體采樣點進行光滑處理。對于第二步選取的結點中的不精確點,將其深度值限制在給定的區間范圍內,通過極小化能量函數,求解線性方程組,使得采樣面光滑性更優,從而改善原始采樣數據的精度,進一步得到更接近物體表面特征的采樣表面,最終獲得高精度的深度數據,由此可以達到簡化后續研究的工作量的效果。
  關鍵詞:深度相機 三維重建 統計規律 損失函數 能量函數 薄板樣條 函數區間 約束 高精度

 相關說明:
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