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3D与Kinect扬斯米谢克,米哈尔Jancosek和TomasPajdla控制论,费用,在布拉格捷克技术大学的CMP摘要我们分析的Kinect作为3D测量设备,实验调查深度测量分辨率和误差性能和使超高动力学的定量比较精度立体声重建从单反相机和一个3D-TOF相机。我们提出的Kinect几何模型和它的校准程序提供精确的校准Kinect的3D测量和Kinect摄像头。我们通过整合演示的Kinect校准的功能它变成一个SFM管道,其中三维测量从运动的Kinect被变换成一个共同的坐标系统通过从比赛计算相对姿态彩色摄像机。。它接收了大量的关注表示感谢,以人迅速对构成三维测量上开发识别系统。测量的成本低,可靠性承诺使Kinect的主要3D测量室内机器人,三维场景重建设备,和物体识别。在本文中,我们提供的几何分析Kinect的,设计它的几何模型,提出了一个校准过程,并展示其性能。方法建模Kinect的几何形状,从而出现近日,为了解一个良好的基础传感器。主要有以下几种最相关的作品。文献结合OpenCV的摄像机标定用Kinect的逆差距的计量模型来获得基本Kinect的校准程序。他没有学****Kinect的传感器的特定功能,并没有纠正他们。几乎相同的程序实施活性氧,其中该红外线之间的表观位移和深度图像被校正。这种做法的另一个变化出现在,其中的OpenCV校准替换通过Bouguet的校准工具箱。我们建立在以前的工作之上,并设计了一个精确的校准程序的基础上考虑的几何模型,以及作为一个额外的校正程序会计“学****对于剩下的非建模误差。我们使用全相机型号和他们的校准程序为实现在,超高动力学逆视差之间的关系和深度如,正确深度和红外图像位移如,并添加其他校正训练有素的校准板的例子。我们证明该校准超高动力学可以与结构相结合运动来获得三维数据一致的坐标系中,允许通过多视角来构建观测到的景物的表面立体声。我们的对比表明,Kinect是优越在精度SwissRangerSR-40003D-TOF相机接近中等分辨率单反立体声钻机。我们的研究结果是根据[10]其中兼容观测关于Kinect的深度量化被提及。(IR)投影仪,红外照相机和RGB摄像头。。,其用于三角测量点在太空中。它可以作为一个深度摄像头,以及一颜色(RGB)相机,它可以用来识别图像内容和纹理的3D点,图1作为测定装置,超高动力学提供三种输出:红外图像,RGB图像,以及(逆向)深度图像。(1280×1024像素的57×45度视场,,)摄像头是用来观察和解码红外投射图案三角3D场景。如果由卤素灯[16,19],同时提供适当的照明红外投影受阻,如图7(c,d)中,它可以可靠地校正由[2]使用用于相同的棋盘图案在RGB摄像头。相机表现出不可忽略的径向和切向变形,标签2。(1280×1024像素的63×50度视场,,)相机提供介质质量的图像。它可以由[2]进行校准和用于跟踪由SFM系统,例如照相机运动[17,7]。。而不是提供实际深度z,Kinect的返回“逆深度”d图。图3(a)。考虑到深度分辨率达到的Kinect的(),我们通过模型等式。5建议在[3]。深度图像是通过三角测量构造从红外图像和投影,因此它是由IR图象,等式“携带”。5。(b,c)表示深度分辨率的函数距离。深度决议通过移动测量Kinect的距离(,15米)从平面靶足够精心录制返回所有值约5◦视图围绕图像中心领域。量化步骤q的大小,也就是距离两个连续的记录值之间,被发现是深度z的以下函数:q(z)=+−[mm].(1)以Z米。q中开始,RESP值。的操作范围在末端,分别为q()=,()=。(b)深入Kinect的量化步长Q(0-15米)。(c)Kinect的深度量化步长(0-5米细节)。。为了确定移位[U0,V0]?几个不同的目标被捕获红外和深度图像,图。图4(a)。对比目标从背景和分割出移是通过使分割的形状在确定最好对准,图图4(b)。几个实验对象不同结果形状如表1所示。。我们的结果表明,在深度使用尺寸的相关窗口7×7像素计算处理。这是接近9