基于散乱点云的三维人体自动测量

摘要

为解决Kinect深度相机三维人体扫描重建中人体特征尺寸提取的问题,提出一种基于散乱点云的三维人体自动测量方案.首先,对采集三维点云数据进行预处理,经点云降采样、离群点滤波和表面重建,以及点云坐标转换,进而识别出人体正背面;然后,利用人体几何形状分析法,自动提取人体特征点和特征截面点云;最后,对得到的特征截面点云提取特征边界点,再通过基于凸壳的轮廓线提取算法得到特征边界线,通过三次B样条曲线拟合计算围度、弧长尺寸,利用坐标差值和欧氏距离计算长度尺寸,从而完成对三维人体点云模型的特征尺寸测量.结果表明,该方案受人体体型因素影响较小,所提出的尺寸信息的自动提取方案有效,并符合相关标准中测量精度的要求.