关于TOF-3D相机单视角下的物体表面重建研究

简介：
本研究聚焦于利用TOF（飞行时间）三维相机在单一视角下实现物体表面精确重建的技术探索与应用创新。通过优化算法提高数据处理效率和模型准确性，为增强现实、机器人导航等领域提供关键技术支持。 物体的三维重建是计算机视觉、虚拟现实及人工智能等领域的重要研究方向之一，并且是一个具有挑战性的课题。为了提高物体表面的三维重建质量，本段落提出了一种改进的Delaunay三角剖分算法。该方法相较于传统的逐点插入式Delaunay三角剖分算法，在约束条件中加入了对边长的要求，能够去除在重建过程中不符合要求的三角形，从而提升了重建结果的真实性和可靠性。 实验部分使用了TOF3D相机获取的目标物体单视角下的点云数据，并结合KNN邻域滤波技术验证了改进后的Delaunay算法的有效性与稳定性。论文中对单一视图下物体表面三维建模的研究为未来多角度完整三维重建工作提供了理论基础和技术支持。