基于壓縮感知的三維人體點云的壓縮及重建

劉　佳

(西安電子科技大學 電子工程學院，陜西 西安 710071)

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基于壓縮感知的三維人體點云的壓縮及重建

劉佳

(西安電子科技大學 電子工程學院，陜西 西安 710071)

摘要經過激光掃描得到的三維人體點云數據量龐大，給模型的存儲和傳輸帶來困難，影響了其在體域網中的應用。針對這一問題，將壓縮感知理論應用于人體點云模型的壓縮與重建中。在壓縮之前使用改進的三維柵格法做點云精簡，針對人體點云的特點對數據進行分塊稀疏變換，利用正交匹配追蹤算法重建原始模型。最終實驗重建誤差約為 ，證實了該算法的有效性和可行性。

關鍵詞壓縮感知；點云精簡；分塊稀疏；匹配追蹤

三維人體點云模型是通過激光掃描技術，對物理人體進行全方位掃描獲取的。感興趣的三維數據包括人體的身高、外形特征、體貌形態等元素。將采集到的數據經過三維建模軟件可視化渲染后，方便后期參數調整和圖像處理，這在體域網的實驗研究中具有重要意義。但隨著三維掃描設備的快速發展，掃描獲得的數據量越來越大，占用的空間也越來越多，給存儲和傳輸過程帶來較大困難[1]，本文將壓縮感知理論應用在三維人體點云的壓縮重建中，可有效解決上述問題。

1壓縮感知理論

壓縮感知理論指出[2-3]：具備稀疏特性的信號可被一個與變換基不相關的觀測矩陣投影到低維空間中，然后通過求解一個欠定方程的優化問題就能從這些少量的投影中高概率地恢復原始信號。……