电子信息技术

本发明基于深度相机的室内实时三维重建方法，包括：步骤1：获取室内场景的深度图和彩色图像；步骤2：补全深度图的孔洞；步骤3：将深度图转换为点云，对点云进行降采样；步骤4：进行特征点的检测与匹配，求取初值位姿参数估计；步骤5：使用ICPpoint‑to‑plane算法配准点云，再使用特征点法联合直接法实现位姿追踪；步骤6：使用词袋法完成回环检测，对检测到的闭环进行优化；步骤7：依据TSDF阶段距离符号函数构造网状地图并利用移动立方体MC算法重建物体表面，利用通过加权融合完成纹理映射，得到室内物体的三维重建模型。本发明解决了现有技术中存在的累计误差造成的漂移问题，能够得到更加精确地三维重建模型。

1. 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）：基于深度相机的实时三维重建技术能够为AR/VR提供高精度的环境模型，显著提升用户的沉浸感和交互体验。例如，在游戏、虚拟培训和教育领域，实时重建的室内环境可以让用户更自然地与虚拟内容互动。随着AR/VR技术的普及，这一应用前景将更加广阔，推动娱乐、医疗仿真等领域的创新。

2. 智能家居与室内设计：实时三维重建技术可以帮助用户快速生成室内环境的数字化模型，用于虚拟家具布置、装修设计等场景。用户可以通过移动设备实时查看设计效果，提升决策效率。随着智能家居市场的快速发展，该技术将成为室内设计和家居定制的重要工具，满足个性化需求。

3. 机器人导航与自动化：在服务机器人、仓储物流等领域，实时三维重建技术能够为机器人提供精确的环境地图，实现自主导航、避障和路径规划。例如，家庭清洁机器人可以通过实时重建优化清扫路径，提高效率。未来，随着机器人技术的进步，这一应用将在工业自动化、智能仓储等领域发挥更大作用。

本发明的有益效果是：

1. 本发明可实现利用深度相机扫描数据完成室内实时三维重建过程。利用Kinectv2相机获取深度图和彩色图像，利用基于孔洞邻域深度值与彩色信息的深度补全算法补全深度图的孔洞，利用棋盘格标定法求取相机内参，将补全深度图转换为点云。利用体素滤波法完成点云的降采样。使用改进的SURF算法进行特征点的检测与匹配，求取初值位姿参数估计，使用ICP point‑to‑plane算法配准点云，再使用特征点法联合直接法实现位姿追踪，利用基于词袋法的回环检测解决累计误差造成的漂移问题，最后利用TSDF数据融合以及移动立方体算法实现物体曲面重构与纹理映射，完成室内实时三维重建过程。

2. 本发明能够利用获取的深度图与彩色图像，依据彩色图像的色彩信息对深度图逐点遍历，再依据邻域深度有效值与梯度、色彩一致性共同作用，完成基于边界约束的孔洞类型分类并完成补全过程，并将深度图孔洞补全算法应用于室内实时三维重建系统增强重建模型精度，解决了物体遮挡、物体的材质、环境光等情况造成的深度图噪声和孔洞问题，实现孔洞的补全。

3. 本发明将FAST提取出的角点利用SURF描述出，并利用四叉树实现特征点均匀化，并设置欧式距离筛选的特征点，从而实现短时间内获取到一定数量的特征点的效果，特征匹配时，结合RANSAC算法剔除错误匹配点。实现重建过程中，满足特征点的数量可实现稠密重建的需求的同时，也提升运算速度，解决特征点的数量与重建实时性之间的平衡性问题。

4. 本发明利用基于词袋法的回环检测解决了累计误差导致的场景漂移；利用融合特征点法与直接法的位姿追踪方式解决相机跟踪丢失与场景重识别的问题；ICP结合NDT算法，解决刚体运动平移与旋转变换的兼顾问题。