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摘要：使用Kinect采集的深度数据，进行了轴类零件三维重建算法的研究。首先借助Kinect获取深度和彩色数据，通过坐标转换将深度信息转换成三维点云数据；其次提取出感兴趣目标的点云数据，根据点云数据的噪声特点，并对其进行滤波降噪处理；然后进行点云分割获得点云集，最后对各点云集进行结构参数化分析。实验结果表明，本文算法能够精确、高效地实现轴类零件的重建。

关键词：Kinect；三维重建；三维点云；点云分割

中图分类号：TP391文献标识码：A

1引言

三维重建技术是指通过计算机数字化手段，对客观世界中的三维实体建立数学模型的过程，它是计算机视觉、人工智能、虚拟现实等前沿领域的热点和难点。随着立体视觉技术的发展，激光雷达和三维扫描仪等设备逐渐出现，常见有手持激光系统和TOF相机，手持激光系统发射激光感测距离值，需多次扫描获取数据，且通常需要搭配额外装置。TOF相机通过时间换算得到深度数据，但价格昂贵、数据计算量过大。

微软推出的Kinect[1]深度传感器采用光编码技术通过红外定位获取物体的RGBD信息，由于其拥有广泛的应用潜力而在近两年备受人们关注，许多学者利用Kinect对三维重建技术展开了深入研究。2011年微软官方驱动Kinect for Windows SDK1.7[2]中引入了Kinect Fusion[3-4]功能，在支持GPU加速的开发环境中，该技术可以对物体进行三维建模，实时性强。通过手持Kinect对物体环绕一周扫描，几秒钟后就能创建足够平滑的重建的静态场景，产生点阵云以及3D表面模型。……