基于Kinect的室内LiDAR缺失数据填补方法

摘要

本发明涉及基于Kinect的室内LiDAR缺失数据填补方法。一、Kinect扫描过程的关键帧提取，获取较稀疏的扫描数据；二、采用SIFT算法对Kinect设备采集的RGB-D影像进行特征提取，并利用RANSAC算子对异常特征匹配点进行剔除；三、对步骤二中的特征进行归并；四、LiDAR影像的特征提取，与Kinect设备的特征粗匹配，获取转换矩阵；五、采用改进的ICP算法实现LiDAR影像与Kinect的RGB-D影像的精细匹配；六、LiDAR模型与Kinect扫描的部分缺失数据融合。优点：设备价格低廉，采集过程灵活，能够获取场景深度与影像信息，快速实现对室内复杂场景的局部或缺失数据的采集与填补。

主权项

一种基于Kinect的室内LiDAR缺失数据填补方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，针对室内场景采用LiDAR设备在进行单点扫描，获取扫描数据，即获取LiDAR设备扫描的影像；针对LiDAR设备过程中缺失的区域，采用Kinect设备再次进行扫描，并提取扫描过程中的关键帧，获取稀疏的扫描数据；即获取稀疏的RGB‑D影像；步骤2，采用SIFT算法对步骤1中Kinect设备采集的RGB‑D影像进行特征提取，并利用RANSAC算子对提取的特征中异常特征匹配点进行剔除；步骤3，对步骤2中已经剔除异常特征匹配点的SIFT特征进行归并；步骤4，采用SIFT算法对步骤1中LiDAR设备采集的LiDAR设备扫描的影像进行特征提取，并与步骤3中已归并的Kinect设备提取的SIFT特征进行粗匹配，获取转换矩阵；步骤5，将步骤4中完成粗匹配的LiDAR影像与Kinect的RGB‑D影像进行精细匹配，获取精细的转换矩阵；步骤6，将步骤5中完成精细匹配的LiDAR模型与Kinect扫描RGB‑D影像的部分缺失数据进行融合，得到完整的扫描影像。