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基于多Kinect的三维人体测量系统的设计与实现

张玉明  
【摘要】:随着社会经济的发展,人们对于服装的要求越来越高,服装的量身定制与设计的个性化也成为一种趋势。近些年来,非接触式的三维人体测量技术发展迅速,使得量体裁衣与个性设计变得越来越智能化。目前国内外主流的非接触式三维人体测量设备虽然精度较高,但是价格高昂,操作复杂,占地面积大,对环境要求也比较苛刻,难以在人民大众以及普通商家中推广使用。针对以上问题,本文设计并实现了一种基于微软的Kinect v2设备的耗时短、体积小、成本低、精度较高的非接触式三维人体测量系统。本文对以下几点内容做了深入研究:(1)在摄像机标定中加入图像增强算法,提高了双目标定过程中角点识别率。(2)分析了目前主流的深度图像处理算法,并改进了中值滤波算法,在保护图像中边缘的基础上能很好地对深度图像去噪平滑。(3)针对点云配准提出了一种改进的ICP算法。为获得良好的模型并减少计算量,首先对点云数据下采样并平滑去噪,然后对点云进行预拼接,减少ICP算法的计算时间,使用ICP算法对预处理的点云数据进行配准之后,进行整体点云优化。最后本文对机器测量的尺寸和实际测量的尺寸进行比较,以检验系统的有效性和误差。实验结果表明,本文所设计和实现系统的测量结果相对于便携式设备具有较高的精度,并且扫描时间短,受环境影响小,较市面上的三维人体测量设备成本低,在实际应用中具有广阔的前景。


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