基于多Kinect的人体动态三维重建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多Kinect的人体动态三维重建方法，该基于多Kinect的人体动态三维重建方法包括：步骤1，采集每一个Kinect中的深度数据；步骤2，通过算法将采集到的深度数据转换为点云数据；步骤3，对每一个Kinect进行准确的标定；步骤4，对点云数据进行人体检测和背景消除得到人体点云数据；步骤5，对人体点云数据进行几何配准得到三维人体点云信息。该基于多Kinect的人体动态三维重建方法克服了单一的Kinect由于视角有限，不能获取捕捉动态完整的人体数据的问题，实现了多Kinect的人体动态三维重建。

【技术实现步骤摘要】
基于多Kinect的人体动态三维重建方法
本专利技术涉及三维重建技术，具体地，涉及基于多Kinect的人体动态三维重建方法。
技术介绍
随着计算机图形学和计算机视觉的技术发展，如何准确完整并及时的将人体外观显示出来，变得越来越来越重要。传统的三维重建系统比较成熟，但系统操作复杂，价格高，易用性较低。而基于微软的Kinect传感器则操作简单，价格低，易用性较强。但是单一的Kinect由于视角有限，不能获取捕捉动态完整的人体数据。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于多Kinect的人体动态三维重建方法，该基于多Kinect的人体动态三维重建方法克服了单一的Kinect由于视角有限，不能获取捕捉动态完整的人体数据的问题，实现了多Kinect的人体动态三维重建。为了实现上述目的，本专利技术提供了一种基于多Kinect的人体动态三维重建方法，其特征在于，该基于多Kinect的人体动态三维重建方法包括：步骤1，采集每一个Kinect中的深度数据；步骤2，通过算法将采集到的深度数据转换为点云数据；步骤3，对每一个Kinect进行准确的标定；步骤4，对点云数据进行人体检测和背景消除得到人体点云数据；步骤5，对人体点云数据进行几何配准得到三维人体点云信息。优选地，在步骤1中，采集每一个Kinect中的深度数据的方法包括：多台Kinect通过不同的角度采集记录数据，并将Kinect固定的角度放置。优选地，在步骤2中，通过算法将采集到的深度数据转换为点云数据的方法包括：将KinectSDK中提供的多元数据帧分离出彩色数据、深度数据和红外数据，先将彩色数据拷贝到图片中，再将深度数据拷贝到图片中，得到点云数据。优选地，在步骤4中，对点云数据进行人体检测和背景消除的方法包括：对图像进行切割，留下部分背景与完整的人体数据；通过算法获取人体的轮廓，再通过将多个Kinect的数据进行整合消除不精确的轮廓信息，最后将不属于人体点云信息的部分背景进行切除。优选地，在步骤5中，对人体点云数据进行几何配准得到三维人体点云信息的方法包括：先将获得的人体点云数据进行去噪，再根据对每一个Kinect做准确的标定获得的简单的旋转平移矩阵，依次先将人体点云数据进行粗配准，再对处理过的人体点云数据利用ICP算法进行精配准，获得完整的三维人体点云信息。根据上述技术方案，本专利技术操作简单，价格低廉，易用性较强，解决了现有的三维人体动态重建操作复杂，价格昂贵，易用性较低的问题，本专利技术的三维人体动态建模模型完整，效果良好。本专利技术的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。附图说明附图是用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本专利技术，但并不构成对本专利技术的限制。在附图中：图1是说明本专利技术的一种基于多Kinect的人体动态三维重建方法的流程图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本专利技术，并不用于限制本专利技术。本专利技术提供一种基于多Kinect的人体动态三维重建方法，该基于多Kinect的人体动态三维重建方法包括：步骤1，采集每一个Kinect中的深度数据；步骤2，通过算法将采集到的深度数据转换为点云数据；步骤3，对每一个Kinect进行准确的标定；步骤4，对点云数据进行人体检测和背景消除得到人体点云数据；步骤5，对人体点云数据进行几何配准得到三维人体点云信息。根据上述技术方案，本专利技术操作简单，价格低廉，易用性较强，解决了现有的三维人体动态重建操作复杂，价格昂贵，易用性较低的问题，本专利技术的三维人体动态建模模型完整，效果良好。现有的能够动态三维重建的技术还很紧缺。在本专利技术的一种具体实施方式中，为了完整的获取捕捉人体三维信息，也为了增加点云配准的准确性，在步骤1中，采集每一个Kinect中的深度数据的方法可以包括：多台Kinect通过不同的角度采集记录数据，并将Kinect固定的角度放置。由于Kinect的精度原因，人体与Kinect的距离最好保持在2到3米之间。若由要进一步的提高人体三维重建的质量，应增加Kinect的台数，让相邻的两幅点云图中含有的相同特征值变多，计算出更准确的矩阵的平移和选择矩阵。在本专利技术的一种具体实施方式中，在步骤2中，通过算法将采集到的深度数据转换为点云数据的方法可以包括：Kinect深度数据是Kinect红外摄像头获取的红外数据，通过对其计算处理，产生的景深影像数据。将KinectSDK中提供的多元数据帧分离出彩色数据、深度数据和红外数据，先将彩色数据拷贝到图片中，再将深度数据拷贝到图片中，得到点云数据。在本专利技术的一种具体实施方式中，在步骤3中，对每一个Kinect做准确的标定：在放置Kinect硬件系统的时候，只需要知道他们在统一的空间坐标系上的位置，即可简单的算出点云配准的旋转和平移矩阵。在本专利技术的一种具体实施方式中，在步骤4中，对点云数据进行人体检测和背景消除的方法包括：对图像进行切割，留下部分背景与完整的人体数据；通过算法获取人体的轮廓，再通过将多个Kinect的数据进行整合消除不精确的轮廓信息，最后将不属于人体点云信息的部分背景进行切除。点云数据中的背景消除，即对图像进行切割，将大部分的背景给切割出去，留下少部分的背景与完整的人体数据；在通过算法获取人体的轮廓，再通过将多个Kinect的数据进行整合消除不精确的轮廓信息，最后将不属于人体点云信息的背景进行切除。在该种实施方式中，在步骤5中，对人体点云数据进行几何配准得到三维人体点云信息的方法包括：先将获得的人体点云数据进行去噪，再根据对每一个Kinect做准确的标定获得的简单的旋转平移矩阵，依次先将人体点云数据进行粗配准，再对处理过的人体点云数据利用ICP算法进行精配准，获得完整的三维人体点云信息。本专利技术主要技术为步骤五中的几何配准。根据步骤三中对每个Kinect做的准确标定，获得各个Kinect中统一的空间坐标系下的坐标位置。算出粗略的旋转矩阵和平移矩阵，依次对点云进行粗配准。利用ICP迭代最近点算法，进行精配准。选择两个角度最近的Kinect产生的点云，作为配准点云。计算一个点云中的每一个点在另一个点云中的对应近点。求对应近点对平均距离最小的刚体变换，求得平移矩阵和旋转矩阵。如果新的变化点集与参考点集满足两个点集的平均距离小于一定阈值，则听着迭代，否则继续迭代。显示完整的三维人体点云模型。以上结合附图详细描述了本专利技术的优选实施方式，但是，本专利技术并不限于上述实施方式中的具体细节，在本专利技术的技术构思范围内，可以对本专利技术的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本专利技术的保护范围。另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本专利技术对各种可能的组合方式不再另行说明。此外，本专利技术的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本专利技术的思想，其同样应当视为本专利技术所公开的内容。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多Kinect的人体动态三维重建方法，其特征在于，该基于多Kinect的人体动态三维重建方法包括：步骤1，采集每一个Kinect中的深度数据；步骤2，通过算法将采集到的深度数据转换为点云数据；步骤3，对每一个Kinect进行准确的标定；步骤4，对点云数据进行人体检测和背景消除得到人体点云数据；步骤5，对人体点云数据进行几何配准得到三维人体点云信息。

【技术特征摘要】
1.一种基于多Kinect的人体动态三维重建方法，其特征在于，该基于多Kinect的人体动态三维重建方法包括：步骤1，采集每一个Kinect中的深度数据；步骤2，通过算法将采集到的深度数据转换为点云数据；步骤3，对每一个Kinect进行准确的标定；步骤4，对点云数据进行人体检测和背景消除得到人体点云数据；步骤5，对人体点云数据进行几何配准得到三维人体点云信息。2.根据权利要求1所述的基于多Kinect的人体动态三维重建方法，其特征在于，在步骤1中，采集每一个Kinect中的深度数据的方法包括：多台Kinect通过不同的角度采集记录数据，并将Kinect固定的角度放置。3.根据权利要求1所述的基于多Kinect的人体动态三维重建方法，其特征在于，在步骤2中，通过算法将采集到的深度数据转换为点云数据的方法包括：将KinectSDK中提供的多元数据帧分离...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁富扬，王德昌，
申请(专利权)人：安徽信息工程学院，
类型：发明
国别省市：安徽,34