摘要:随着计算机技术的发展，3D全景图像也越来越多的应用于我们的生产生活中。目前主流的三维重建的方法是采用激光扫描设备进行建模，这种方式对设备的要求高，设备价格不菲，而且这种三维建模方式是针对单个对象，无法对建筑场景进行建模。此外也存在着利用三维处理软件建模，这种建模方式依赖于操作人员的技术水平，同时在细节方面效果不佳。

针对这些问题，本文提出了基于Kinect的三维重建控制系统，利用微软推出的Kinect体感设备采集视觉数据，硬件设备便宜。本文首先介绍了Kinect的硬件结构以及采集深度信息的原理，并阐述相关的图像处理方面的技术，针对采集到图像噪声过多的情况，文章提出了双边滤波算法。室内三维重建的关键问题就是解决多帧图像信息的拼接配准问题，也就是解决将不同坐标系中的点转换到世界坐标系下的问题。文章提出SURF算法提取特征点，并使用最近邻点迭代算法（ICP）完成多帧点云数据的配准。同时对标准ICP算法存在速度慢和鲁棒性不强的问题，文章也提出了基于K-D树的改进型ICP算法。

通过本文的研究，操作人员可以使用Kinect便捷的对室内场景完成三维重建。经实验验证，发现该系统能够很好的完成室内三维模型，三维重建速度较快，误差小，没有明显的物品位置错乱等情况，精度与激光扫描相比稍低，整体轮廓清晰，能满足日常的需要。

关键词：三维重建；Kinect；双边滤波；最近邻点迭代算法

目录

摘要

Abstract

第一章-绪论-6

1.1-3D全景图像扫描重建控制系统的意义与前景-6

1.2-三维重建的研究现状-6

1.3-本文的研究内容及各章节的安排-7

第二章-3D全景图像扫描控制系统的硬件结构-9

2.1 Kinect的硬件组成-9

2.2 Kinect获取深度图像原理-10

2.3 Kinect深度信息的数据结构-11

2.4 本章小结-12

第三章 图像采集与处理-13

3.1  获取深度信息和RGB图像-13

3.2  滤波及预处理-13

3.3 坐标变换-14

3.4 图像特征提取-15

3.5 本章小结-15

第四章 点云拼接算法-16

4.1 点云配准的初始匹配-16

4.2 传统的点云拼接算法-16

4.3 改进ICP算法-18

4.4 本章小结-21

第五章  实验验证分析-22

5.1 实验设备环境及操作方法-22

5.2 实验结果分析-22

5.3 本章小结-25

第六章 总结与展望-26

6.1 论文总结-26

6.2 工作展望-26

参考文献-27

致谢-29