1、圍繞飛行模擬器座艙三維建模的需求,針對現(xiàn)有的三維重建方法存在的弊端,本文采用新穎的深度攝像機(Kinect)并提出一種有效的座艙三維重建框架。首先結合彩色圖像視覺特征實現(xiàn)數(shù)據幀粗配準,再結合深度信息生成三維匹配點云,然后對不同視角下的點云進行精細配準生成點云模型,最后對點云進行三角化處理生成高精度的座艙儀表面板網格模型。本文主要研究內容如下:
　　1.針對Kinect輸出的原始深度圖像質量差、多孔洞問題,在研究現(xiàn)有濾波算法基礎上,

2、提出一種基于區(qū)域生長法和改進型雙邊濾波的方法。實驗結果表明,該方法能有效消除座艙儀表面板上的孔洞和隨機噪聲。
　　2.通過提取彩色圖像的SIFT特征信息實現(xiàn)數(shù)據幀的初匹配;利用RANSAC算法去除誤匹配的特征對;再結合深度信息將點云映射到三維空間作為ICP算法的初始狀態(tài);實現(xiàn)了基于特征匹配對的RGB-D ICP算法;實驗效果表明,該方法能有效實現(xiàn)不同視角下的點云精確配準。
　　3.采用 Delaunay三角化方法對離散點云三