In this paper, we propose a process

In this paper,
we propose a process of 3D object
reconstruction using a pair of Kinect cameras. After we refine raw depth images from two Kinect cameras using a joint bilateral filter,
we find intrinsic and extrinsic parameters by camera calibration. Then,
we apply 3D warping to obtain a point cloud model in the 3D space and acquire a smooth surface model of the 3D object.
In order to accelerate a processing speed,
we employ a CUDA framework for GPU parallel processing. We reconstruct depth data in the integrated 3D space and obtain a 3D object model at 5 fps.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในกระดาษนี้ เรานำเสนอกระบวนการวัตถุ 3Dฟื้นฟูที่ใช้คู่ของกล้อง Kinect หลังจากที่เราคัดสรรวัตถุดิบลึกภาพจากกล้อง Kinect สองที่ใช้ตัวกรองทวิภาคีร่วมกันเราสามารถพบลักษณะ และละเลยพารามิเตอร์ โดยเทียบกล้อง แล้ว เราใช้ 3D แปรปรวนขอแบบเมฆจุดในพื้นที่ 3D และได้รับแบบจำลองพื้นผิวราบของวัตถุ 3D เพื่อเร่งความเร็วในการประมวลผลเราใช้งาน CUDA สำหรับ GPU ประมวลผลแบบขนาน เราสร้างข้อมูลความลึกในแบบ 3 มิติพื้นที่ใหม่ และขอรับแบบวัตถุ 3D ที่ 5 ภาพต่อวินาที

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในบทความนี้เรานำเสนอเป็นกระบวนการของวัตถุ 3 มิติการฟื้นฟูโดยใช้คู่ของกล้องKinect หลังจากที่เราปรับแต่งภาพลึกดิบจากกล้องสองตัว Kinect โดยใช้ตัวกรองทวิภาคีร่วมกันเราพบพารามิเตอร์ภายในและภายนอกโดยการสอบเทียบกล้อง จากนั้นเราใช้แปรปรวน 3D ที่จะได้รับเป็นจุดรูปแบบคลาวด์ในพื้นที่ 3D และได้รับรูปแบบพื้นผิวเรียบของวัตถุ 3 มิติ. เพื่อที่จะเร่งความเร็วในการประมวลผลที่เราจ้างกรอบ CUDA สำหรับการประมวลผลแบบขนาน GPU เราสร้างข้อมูลเชิงลึกในพื้นที่ 3D แบบบูรณาการและได้รับรูปแบบวัตถุ 3 มิติที่ 5 เฟรมต่อวินาที