一种基于B样条曲面的深度图像重抽样方法  

3-D Range Image Resampling Using B-Spline Surface Fitting

作　　者：李松涛[1,2] 张长水[1,2] 荣钢[1,2] 边肇祺[1,2] Zhao Dong ming 

机构地区：[1]智能技术与系统国家重点实验室 [2]清华大学自动化系北京100084 [3]密西根大学电子与计算机工程系

出　　处：《计算机学报》2000年第11期1166-1170,共5页Chinese Journal of Computers

摘　　要：针对深度图像处理中由于等角测距造成的几何失真 ,根据非等网格深度数据的数值特点 ,文中提出了一种基于 B样条曲面的深度图像重抽样方法 ,并且与其它一些三维插值方法进行了精度比较 .该文利用真实深度图像进行了重抽样实验 ,结果表明 ,基于 B样条曲面的重抽样方法有效地克服了原始图像数据中存在的几何失真以及测量噪声 ,为后续的三维表面处理提供了更为精确的三维网格深度数据 .Most optical range imaging sensors do not directly generate rectangular Cartesian coordinates on a regularly-spaced X, Y Cartesian grid. Actual optical range imaging sensors use equal angle increament (EAI) sampling. In this paper, a resampling approach using B-Spline surface fitting is proposed. At first, a new scale for all of X, Y, Z directions is selected based on Cartesian coordinates of each range image pixel. The new size of the resampling image and new coordinates are then computed. For each grid pixel in resampling range image, the new range value is obtained by B-Spline surface fitting according to the new Cartesian coordinates. The experiments show that this resampling approach improves the geometrical accuracy of range images for the further range image processing.

关 键 词：深度图像 B样条曲面 深度图像重抽样 图像处理 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TN911.73[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]