ĐIỂM VỚI NHAU
Đầu tiên chúng ta xét nguồn vào để thực hiện việc ghép ảnh với nhau là hai đám mây điểm đã chụp bằng Kinect. Hai đám mây điểm này cần có ít nhất một phần giống nhau để trong quá trình xử lý, chương trình có thể tìm ra những điểm đặc trưng và tương đồng với nhau để làm cơ sở cho các bước sau
39
Để xử lý chính xác và nhanh hơn chúng ta nên sử dụng các đám mây điểm đã thông qua bước xử lý giảm mẫu.
Hình 3.14. Đám mây điểm ảnh 0 và 1 đã được giảm mẫu
Sau khi đã chuẩn bị nguồn đầu vào sẵn sàng (đã bao gồm tất cả các bước đã trình bài như các phần trên) chúng ta tiến hành ghép lần lượt các cặp ảnh với nhau để liên kết thành một bản đồ không gian. Thông qua ICP [1], một thuật toán chuyển đổi tọa độ để chuyển đổi hai đám mây điểm được chụp ở hai tọa độ khác nhau về cùng một tọa độ thông qua một ma trận chuyển tọa độ như đã trình bày ở mục. Trong thuật toán ICP này sẽ tính toán được ma trận chuyển tọa độ mà ta cần tìm.Ta được hai đám mây điểm cùng chung một hệ tọa độ.
Đồ án tốt nghiệp - Khôi phục không gian 3D trong nhà sử dụng cảm biến Kinect
40
SVTH: Huỳnh Luân Đô
Hai đám mây điểm được chuyển về cùng tọa độ thông qua ma trận chuyển tọa độ.
Hình 3.16. Ma trận chuyển tọa độ
Sau khi đã ở cùng một tọa độ, hai đám mây bắt đầu ghép với nhau.
Hình 3.17. Hai đám mây điểm đang trong quá trình ghép với nhau
Hình ảnh bên phía tay trái màn hình là hai ảnh mẫu đã được đưa về cùng một tọa độ. Hình ảnh bên phía tay phải đang diễn ra quá trình ghép hai đám mây điểm với nhau.
41
Sau khi kết thúc quá trình ghép hai đám mây với nhau ta sẽ được một đám mây mới lưu với định dạng .pcd
Hình 3.18. Kết quả của quá trình ghép hai ảnh
Quá trình này sẽ được lặp lại cho đến khi ta chuyển được toàn bộ khung ảnh không gian căn phòng mà ta đã chụp được về cùng một tọa độ và tiến hành ghép các không gian đám mây với nhau để tạo thành không gian 3D của một căn phòng hoàn chỉnh.
Đồ án tốt nghiệp - Khôi phục không gian 3D trong nhà sử dụng cảm biến Kinect
42
SVTH: Huỳnh Luân Đô
Chương 4:
KẾT LUẬN - HƯỚNG PHÁT TRIỂN