作者：刘骏捷,乔文豹,单卫波,姚远 单位：上海市计算技术研究所;上海计算机软件技术开发中心 出版：《计算机应用与软件》2015年第04期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJYRJ2015040520 DOC编号：DOCJYRJ2015040529 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于Kinect深度图像的三维重建》PDF+DOC2016年第05期 李务军,吴斌 《基于Kinect的三维重建技术综述》PDF+DOC2017年第08期 艾达,倪国斌,王苗,杨珍 《快速非刚体人体运动三维重建》PDF+DOC2018年第08期 李诗锐,郝优,墨瀚林,李琪,吕永春,王向东,李华 《基于Xtion传感器的玉米果穗三维形态指标测量系统》PDF+DOC2015年第04期 王可,戈振扬,郭浩,张皓然,陈林,全天惠 《基于机械臂的Kinect车辆轮廓点云配准》PDF+DOC2019年第11期 武梦楠,李丽宏 《基于点云的农作物三维重建研究现状及展望》PDF+DOC2019年第10期 李林 《基于SICK和Kinect的植株点云超限补偿信息融合》PDF+DOC2018年第10期 刘慧,潘成凯,沈跃,高彬 《基于Kinect v2的多视角三维重建实现》PDF+DOC2020年第08期 蔡静怡,严飞,吴兆祥,刘银萍,刘卿卿 《基于GPU和Kinect的快速物体重建》PDF+DOC2012年第08期 刘鑫,许华荣,胡占义 《基于双Kinect传感器定标和配准的研究》PDF+DOC2014年第21期 张永涛,赵立宏,郭会娟

    • 应用RGB-D传感器进行三维重建具有速度和成本的优势，并可获取纹理信息，但扫描数据易受干扰。针对有干扰的外部环境，提出一种基于RGB-D数据的目标分割与重建方法。首先为改善输入图像质量，采用多帧叠加的中值滤波对信息缺失的位置进行预处理。接着，利用静态减除和动态3D Mean-shift相结合的方法分割目标，实现对目标物体的实时定位。最后使用一种优化的点到面ICP方法进行配准，并在此基础上利用随机抽样算法对点云的配准进行加速。采用该方法实现的原型系统能够支持含有背景和一定干扰下的小物体配准，且能有效提高三维重建的速度和自动化程度。

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