基于Kinect的人脸定义参数（FDP）模型重建研究

武汉大学2011年度国家大学生创新创业训练计划

2009级 万一，宋天罡，钱文倩，吕洲，丁新洋

指导老师：季铮

1. 研究简介

   用于xbox360的Kinect自从2010年底首次发行以来，引起了巨大的反响，受到了游戏玩家的广泛关注，成为2011年度销售速度最快的IT产品，世界范围内销量达数千万。不仅如此，它及其快速的深度信息获取性能还引起了大量研究人员、教育家的兴趣，被尝试用于远程教育、机器人动作模仿、考古、近景摄影测量等诸多领域。

2.  研究成果

2.1      Kinect传感器的标定

图2.1  标定的各坐标系关系

Kinect的各个传感器均遵循中心投影的基本原理，因此其标定方法的灵感均来源于传统摄影机标定的基本原理，其标定示意图如下：

图2.2  标定时两个摄像头的视场

最终标定结果如下：

表2.1  彩色摄像头内参数

fcx	fcy	uc0	vc0	k1	k2	k3	k4
532.90 0.06	531.39 0.05	318.57	262.08	0.2447	-0.5744	0.0029	0.0065

表2.2  深度摄像头内参数

fdx	fdy	ud0	vd0
593.36 1.81	582.74 2.48	322.69 1.34	231.48 1.59	-0.00285 0.0001	1091.0 1.0

表2-3  相对位置和姿态参数

	trx	try	trz
0.024 0.003	-21.4 1.5	0.7 1.5	1.0 1.9

最终使用该标定参数对各种表面进行测量后，测量结果的中误差约为3mm。

2.2      数据的处理和点云获取

图2.3  数据的预处理和平均化

   

  

图2.4  左上为彩色图，右上为深度图下面两幅为不同角度观察的点云

通过深度图像的滤波和平均化处理，我们获得了较为平滑的深度图，再通过反投影过程，我们获得了点云，如图2.4所示。然后通过两种摄像头的相对位置和姿态关系，我们将纹理自动的贴附到表面模型上：

 

图2.5  纹理的自动贴附