非接觸無損全方位三維建模方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了非接觸無損全方位三維建模方法，利用標(biāo)定板對雙目攝像機進行標(biāo)定，并獲取立體圖像對，為圖像中每個像素計算它的自適應(yīng)十字架，根據(jù)自適應(yīng)十字架為每個像素評估它的自適應(yīng)匹配窗，利用自適應(yīng)匹配窗獲取匹配代價，利用匹配代價，分別構(gòu)建數(shù)據(jù)項、精制項、平滑項和分割項，然后對能量方程進行能量最小化，獲得最終視差分布，并根據(jù)最終視差分布進行三維重建。本發(fā)明通過利用立體視覺方法進行三維重建，避免了因接觸式三維建模方法對物體造成的損害，采用自適應(yīng)匹配代價方法，有效地提高了三維重建精度，具有較好的實用性。
【專利說明】非接觸無損全方位三維建模方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及計算機視覺【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及ー種非接觸無損全方位三維建模方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著信號處理科學(xué)和計算機技術(shù)的發(fā)展，計算機視覺作為人工智能的一個新領(lǐng)域也逐漸形成并得到了極大的發(fā)展，計算機視覺技術(shù)用攝像機代替人眼獲取景物圖像并轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，利用計算機代替人的大腦對客觀世界進行視覺感知和解釋。雖然目前還不能夠使計算機、機器人或其他智能機器也具有像人類等生物那樣高效、靈活和通用的視覺，但自20世紀50年代以來視覺理論和技術(shù)得到了迅速發(fā)展，從阿帕奇上的頭盔瞄準到軍用車輛上的電子穩(wěn)像，從導(dǎo)彈上的圖像制導(dǎo)到軍事目標(biāo)識別，計算機視覺已被廣泛的應(yīng)用于軍事、制造業(yè)、檢驗、文檔分析、醫(yī)療診斷等各種領(lǐng)域。而隨著個人計算機的發(fā)展，硬件成本的降低促進了計算機視覺這一新興技術(shù)逐步走入人們的生活，為人們所熟悉。
[0003]計算機視覺中三維建模方法分接觸式建模方法和非接觸式建模方法。其中接觸式建模方法需要觸碰實際物體的表面，如使用測徑器、尺子和坐標(biāo)測量機等。雖然坐標(biāo)測量機可以精確地獲得重建物體的數(shù)據(jù)，但由于必須接觸物體，有可能對待測物造成污染、變形或損壞，不太合適用于一些價值較高的物體如遺跡古文物和古文物等的重建。非接觸式建模方法可以分為主動式和被動式兩種。主動視覺系統(tǒng)一般采用結(jié)構(gòu)光的方法，該方法通常包括一臺攝像機和ー個投影儀，投影儀向物體投射ー些人工設(shè)計的圖案，攝像機拍攝被照物體得到這些結(jié)構(gòu)光圖案在物體表面形成的變形圖像，利用結(jié)構(gòu)光的編碼技術(shù)和三角測量方法，來恢復(fù)物體的三維結(jié)構(gòu)。這種方法借助結(jié)構(gòu)光的信息，從而簡化了圖像匹配問題。被動視覺方法即立體視覺方法，用多臺攝像機或一臺攝像機在不同位置拍攝多幅物體圖像來恢復(fù)場景深度信息，但這類方法有在不同圖像間尋找匹配關(guān)系的問題，圖像匹配是計算機視覺領(lǐng)域的ー個經(jīng)典難題，從而限制了這類方法的廣泛應(yīng)用。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的就是為了克服弱紋理區(qū)域、視差不連續(xù)區(qū)域以及遮擋區(qū)域容易產(chǎn)生噪聲、失真或異常值等問題，提出ー種非接觸無損全方位三維建模方法，它能夠在那些傳統(tǒng)計算困難區(qū)域取得魯棒性表現(xiàn)，過濾掉大部分的異常像素點，重建出更加接近真實物體表面的三維結(jié)果。
[0005]為了實現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明技術(shù)方案如下:
[0006]ー種非接觸無損全方位三維建模方法，用于采用雙目攝像機來實現(xiàn)計算機視覺的三維重建，包括步驟:
[0007]I)、利用標(biāo)定板對雙目攝像機進行標(biāo)定，并獲取立體圖像對；
[0008]2)、為立體圖像對中每個像素計算它的自適應(yīng)十字架；
[0009]3)、根據(jù)自適應(yīng)十字架為每個像素評估它的自適應(yīng)匹配窗；[0010]4)、利用自適應(yīng)匹配窗獲取匹配代價；
[0011]5)、通過處理遮擋區(qū)域和圖像邊界來優(yōu)化匹配代價；
[0012]6)、利用優(yōu)化的匹配代價來構(gòu)建能量方程；
[0013]7)、對能量方程進行能量最小化，獲得最終視差分布；
[0014]8)、根據(jù)最終視差分布進行三維重建。
[0015]進ー步地，所述獲取立體圖像對包括步驟:分別從主坐標(biāo)系和三個副坐標(biāo)系四處位置獲取四對立體圖像對，所述主坐標(biāo)系是指雙目攝像機初始位置坐標(biāo)系，所述三個副坐標(biāo)系是指以載物臺中心軸為基準，分別旋轉(zhuǎn)90°、180°、270°所在位置坐標(biāo)系。
[0016]所述為立體圖像對中每個像素計算它的自適應(yīng)十字架，包括步驟:
[0017]對于任意一個位于立體圖像對中的像素P，以四元組Wpj表示像素
P的左臂長右臂長<、上臂長wp—和下臂長Wp+，L是預(yù)先設(shè)定的最大臂長，T為控制顏色相似性的置信度；
[0018]對于左臂長，對位于像素p左側(cè)水平線上的一組連續(xù)的像素進行顏色相似度計算,Pi=(Xp- yp)表示像素p左側(cè)水平線上第i個元素，I。表示對應(yīng)顏色分量的顏色值,Ic (p)表示P像素對應(yīng)顏色分量c的顏色值，Ic(Pi)表示Pi像素對應(yīng)顏色分量c的顏色值，則當(dāng):
【權(quán)利要求】
1.ー種非接觸無損全方位三維建模方法，用于采用雙目攝像機來實現(xiàn)計算機視覺的三維重建，其特征在于，該方法包括步驟: 1)、利用標(biāo)定板對雙目攝像機進行標(biāo)定，并獲取立體圖像對； 2)、為立體圖像對中每個像素計算它的自適應(yīng)十字架； 3)、根據(jù)自適應(yīng)十字架為每個像素評估它的自適應(yīng)匹配窗； 4)、利用自適應(yīng)匹配窗獲取匹配代價； 5)、通過處理遮擋區(qū)域和圖像邊界來優(yōu)化匹配代價； 6)、利用優(yōu)化的匹配代價來構(gòu)建能量方程； 7)、對能量方程進行能量最小化，獲得最終視差分布； 8)、根據(jù)最終視差分布進行三維重建。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的三維建模方法，其特征在于，所述獲取立體圖像對包括步驟:分別從主坐標(biāo)系和三個副坐標(biāo)系四處位置獲取四對立體圖像對，所述主坐標(biāo)系是指雙目攝像機初始位置坐標(biāo)系，所述三個副坐標(biāo)系是指以載物臺中心軸為基準，分別旋轉(zhuǎn)90°、180。、270。所在位置坐標(biāo)系。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的三維建模方法，其特征在于，所述為立體圖像對中每個像素計算它的自適應(yīng)十字架，包括步驟: 對于任意一個位于立體圖像對中的像素P，以四元組Wp+丨表示像素P的左臂長、右臂長、上臂長wp_和下臂長Wp+，L是預(yù)先設(shè)定的最大臂長,T為控制顏色相似性的置信度； 對于左臂長qf，對位于像素P左側(cè)水平線上的一組連續(xù)的像素進行顏色相似度計算，Pi=(xp-1, yp)表示像素p左側(cè)水平線上第i個元素，I。表示對應(yīng)顏色分量的顏色值，Ic(P)表示P像素對應(yīng)顏色分量c的顏色值，Ic(Pi)表示Pi像素對應(yīng)顏色分量c的顏色值，則當(dāng):1停止遞增，令= I — 1，否則，令！ =L- 1，得到左臂長q;; 同理得到右臂長<|よ、上臂長Wf和下臂長Wp+; 計算像素P在水平線上的積分Q(P)和在垂直線上的積分W(p):
Q\ph {(ろァ)x4:xp-q—p,xp +ci+P\y=yP}
W{p) = {(-' v) X = xp, y e [yp - <, yp + w; ]} Q(P)和W(p)共同決定了像素p的自適應(yīng)十字架，其中X表示像素的橫坐標(biāo)變量，y表示像素的縱坐標(biāo)變量，xp, yp為像素p的坐標(biāo)。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的三維建模方法，其特征在于，所述根據(jù)自適應(yīng)十字架為每個像素評估它的自適應(yīng)匹配窗，包括步驟: 沿著像素P的垂直線上的積分W(p)滑動，對多個水平線上的積分Q(q')做ー個區(qū)域積分操作，計算得到像素P的自適應(yīng)匹配窗U(p)，其中:
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的三維建模方法，其特征在干，所述立體圖像對包括左圖和右圖，左圖中擁有視差d的像素p=(xp，yp)可以在右圖中找到對應(yīng)像素p' =(xp-d, yp)，像素





P和像素p'之間的匹配代價計算公式如下:
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的三維建模方法，其特征在于，所述通過處理遮擋區(qū)域和圖像邊界來優(yōu)化匹配代價，用d(p)表示左圖中像素p=(xp，yp)的視差，同時d' (p')表示右圖中像素P' = (xp-d(p), yp)的視差，[dmin, dmax]表不視差的取值范圍，P表不左圖中所有像素的集合，則d(P)表示左圖對應(yīng)的視差圖，P'表示右圖中所有像素的集合，d' (P')表示右圖對應(yīng)的視差圖，p" =(xp-d (p)+d/ (p' ),yp),則: 當(dāng)d(p)>d' (p')和d' (p')≤d(p")，對于遮擋區(qū)域像素p對應(yīng)的匹配代價，用臨近領(lǐng)域像素P "對應(yīng)的匹配代價來替換； 對于圖像邊界，尋求次優(yōu)的匹配代價來表示圖像邊界像素對應(yīng)的匹配代價，對于圖像邊界像素P，假設(shè)次優(yōu)匹配代價對應(yīng)的視差為d-，最優(yōu)匹配代價對應(yīng)的視差為cT，用Ed-(p)表示邊界像素P對應(yīng)的匹配代價，其中
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的三維建模方法,其特征在于,給定ー個任意的最終視差分布f，f(P)表示像素P對應(yīng)的最終視差值，所述利用優(yōu)化的匹配代價構(gòu)建能量方程，包括步驟: A)、根據(jù)匹配代價Ed(P)，構(gòu)建數(shù)據(jù)項
【文檔編號】G06T17/00GK103440681SQ201310414655
【公開日】2013年12月11日 申請日期:2013年9月12日 優(yōu)先權(quán)日:2013年9月12日
【發(fā)明者】劉盛, 金海強, 陳勝勇, 張劍華, 毛小俊 申請人:浙江工業(yè)大學(xué)