專利名稱：一種基于貝葉斯和面元模型的增量三維重建方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)三維重建領(lǐng)域，具體是一種基于貝葉斯和面元模型的增量三維重建方法，能夠增量的用二維圖像更新三維模型，從而最終生成準(zhǔn)確的三維模型。
背景技術(shù)：
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)已經(jīng)涉及到與人類自然交互和智能的應(yīng)用中來(lái)， 計(jì)算機(jī)視覺(jué)因此應(yīng)遇而生。場(chǎng)景感知對(duì)計(jì)算機(jī)是一項(xiàng)巨大挑戰(zhàn)。場(chǎng)景感知的基礎(chǔ)是獲取場(chǎng)景的三維信息，進(jìn)而可以用來(lái)實(shí)現(xiàn)識(shí)別和分析。在目前的場(chǎng)景感知技術(shù)中，早起的技術(shù)主要偏向于用三維信息獲取工具直接獲取三維場(chǎng)景，但是由于獲取工具像掃描儀這些只能處理小型物體(對(duì)應(yīng)于大型場(chǎng)景)，并且價(jià)格昂貴，所以不能廣泛的應(yīng)用開(kāi)來(lái)。在所有的環(huán)境感知工具中，攝像機(jī)和照相機(jī)以價(jià)格低廉被大量利用，但是如何讓攝像機(jī)像人類眼睛一樣能從感知數(shù)據(jù)中獲取三維場(chǎng)景信息，是計(jì)算機(jī)走向智能的必經(jīng)之路。目前三維重建主要建立在將所有的圖片信息綜合實(shí)現(xiàn)三維信息獲取，然而這些算法實(shí)際應(yīng)用受限，因?yàn)?)現(xiàn)實(shí)中的數(shù)據(jù)來(lái)源大多都是異步的、多樣的。像網(wǎng)上的圖片大多來(lái)自不同的攝像機(jī)拍的，沒(méi)有任何規(guī)律，并且光照條件不一，并且圖片上傳更新都是異步的，如何從新來(lái)的圖片中挖掘信息更新已經(jīng)存在的三維模型(以前重建的或者掃描的)是一個(gè)急需解決的問(wèn)題。2)不能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)應(yīng)用。在許多環(huán)境下，像實(shí)時(shí)監(jiān)控，機(jī)器人的應(yīng)用中，需要對(duì)實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行及時(shí)綜合和分析。如何實(shí)現(xiàn)增量式重建必然是下一個(gè)三維重建方面的挑戰(zhàn)。

發(fā)明內(nèi)容
發(fā)明目的本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于貝葉斯和面元模型的增量三維重建方法。為彌補(bǔ)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明公開(kāi)了一種基于貝葉斯和面元模型的三維增量重建方法，包含以下步驟步驟一，對(duì)輸入的一組不同視角下的二維圖像進(jìn)行相機(jī)參數(shù)標(biāo)定，得到每一視角對(duì)應(yīng)二維圖像的投影矩陣；步驟二，對(duì)所有的二維圖像建立球模型，采樣一組關(guān)鍵視角對(duì)應(yīng)的二維圖像，并三角化所采樣的二維圖像對(duì)應(yīng)的三維點(diǎn)；所述三維點(diǎn)即一個(gè)視角對(duì)應(yīng)的二維圖像在球模型上的對(duì)應(yīng)點(diǎn)；步驟三，對(duì)所述關(guān)鍵視角對(duì)應(yīng)的二維圖像進(jìn)行基于面元的三維重建得到面元云
Sinitial ；
步驟四，在所述球模型上定位新視角對(duì)應(yīng)的二維圖像iMW并對(duì)球模型進(jìn)行更新；步驟五，根據(jù)二維圖像在球模型上的位置，從面元云Sinitial中選取一個(gè)而元子 集P update >步驟六，比較面元子集Pupdate中局部三維表面面元密度與面元云Sinitial的三維表面面元密度平均值，使用合成少數(shù)采樣方法擴(kuò)展面元子集Pupdate ；步驟七，通過(guò)貝葉斯進(jìn)行建模，根據(jù)最大后驗(yàn)法對(duì)面元子集Pupdate進(jìn)行更新，從而實(shí)現(xiàn)增量三維重建。本發(fā)明步驟一中，采用稀疏束調(diào)整法對(duì)二維圖像進(jìn)行相機(jī)參數(shù)標(biāo)定，得到每一個(gè)視角下的二維圖像對(duì)應(yīng)的投影矩陣P，
權(quán)利要求
1.一種基于貝葉斯和面元模型的增量三維重建方法，其特征在于，包括以下步驟步驟一，對(duì)輸入的一組不同視角下的二維圖像進(jìn)行相機(jī)參數(shù)標(biāo)定，得到每一視角對(duì)應(yīng)二維圖像的投影矩陣；步驟二，對(duì)所有的二維圖像建立一個(gè)球模型，采樣一組關(guān)鍵視角對(duì)應(yīng)的二維圖像，并三角化所采樣的二維圖像對(duì)應(yīng)的三維點(diǎn)；所述三維點(diǎn)即一個(gè)視角對(duì)應(yīng)的二維圖像在球模型上的對(duì)應(yīng)點(diǎn)；步驟三，對(duì)所述關(guān)鍵視角對(duì)應(yīng)的二維圖像進(jìn)行基于面元的三維重建得到面元云Sinitial ‘步驟四，在球模型上定位一個(gè)新視角對(duì)應(yīng)的二維圖像并對(duì)球模型進(jìn)行更新； 步驟五，根據(jù)二維圖像inOT在球模型上的位置，從面元云Sinitial中選取一個(gè)面元子集Pupdate 步驟六，比較面元子集Pupdate中局部三維表面面元密度與面元云Sinitial的三維表面面元密度平均值，使用合成少數(shù)采樣方法擴(kuò)展面元子集Pupdate ；步驟七，通過(guò)貝葉斯進(jìn)行建模，根據(jù)最大后驗(yàn)法對(duì)面元子集Pupdate進(jìn)行更新，從而實(shí)現(xiàn)增量三維重建。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于貝葉斯和面元模型的增量三維重建方法，其特征在于，步驟一中，采用稀疏束調(diào)整法對(duì)二維圖像進(jìn)行相機(jī)參數(shù)標(biāo)定，得到每一個(gè)視角下的二維圖像對(duì)應(yīng)的投影矩陣P，
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于貝葉斯和面元模型的增量三維重建方法，其特征在于，步驟二中，建立球模型為對(duì)于任意一個(gè)視角對(duì)應(yīng)的二維圖像，令其在球模型上對(duì)應(yīng)的點(diǎn)的坐標(biāo)為光軸向量N的歸一化向量，其中光軸向量N= (p31 P32 P33)T，P31，P32，Pm分別對(duì)應(yīng)于其對(duì)應(yīng)投影矩陣P第三行的前三列元素；采樣一組關(guān)鍵視角對(duì)應(yīng)的二維圖像的方法為在區(qū)間W，l]隨機(jī)采樣三個(gè)值作為基準(zhǔn)點(diǎn)(Vl，v2，v3)，在球模型上尋找與所述基準(zhǔn)點(diǎn)點(diǎn)歐氏距離最近的點(diǎn)作為一次采樣得到的三維點(diǎn)，所述三維點(diǎn)對(duì)應(yīng)的二維圖形成為關(guān)鍵視角對(duì)應(yīng)的二維圖像；通過(guò)三角剖分算法將球模型上關(guān)鍵視角對(duì)應(yīng)的二維圖像對(duì)應(yīng)的三維點(diǎn)進(jìn)行三角化。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于貝葉斯和面元模型的增量三維重建方法，其特征在于，步驟四中，通過(guò)如下公式確定輸入的新視角對(duì)應(yīng)的二維圖像inew在球模型上對(duì)應(yīng)的三角形T:
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于貝葉斯和面元模型的增量三維重建方法，其特征在于，步驟五中的面元子集Pupdate按照如下公式得到
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于貝葉斯和面元模型的增量三維重建方法，其特征在于，步驟六中的對(duì)面元子集Pupdate的擴(kuò)展步驟如下對(duì)面元云Sinitial中的任何一個(gè)面元ρ計(jì)算局部密度，用面元ρ的鄰居面元集合N(ρ)中的鄰居面元數(shù)量Dp等價(jià)代替其局部密度，鄰居面元數(shù)量Dp的計(jì)算方式如下Ν(ρ) = {ρ ‘ |p' e Sinitial, I (c (ρ)-C (p' )) ·η(ρ) | + | (c(p)-c(p' ))·η(ρ') < P }，Dp = |N(p) |，C(ρ)為面元ρ的3維幾何中心坐標(biāo)，η(P)為面元P的法向量，其中法向量的方向指向觀察點(diǎn)方向，P為閥值；通過(guò)對(duì)所有在面元云Sinitial中的面元的局部密度Dp求算術(shù)平均計(jì)算面元云Sinitial的三維表面面元密度平均值Dg ；對(duì)面元子集Pupdate中的任一面元P，如果局部密度Dp小于二分之一的三維表面面元密度平均值Dg，采用合成少數(shù)過(guò)采樣方法在面元P和鄰居面元P之間擴(kuò)展出新面元k。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于貝葉斯和面元模型的增量三維重建方法，其特征在于，步驟七中通過(guò)下式對(duì)面元子集Pupdate更新實(shí)現(xiàn)貝葉斯增量三維建模
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于貝葉斯和面元模型的增量三維重建方法，其特征在于，最大化后驗(yàn)概率P (S| in )，得到最大似然表面模型，即更新Pupdate得到新的的三維模型， 即c(p)，η (ρ) -arg max(exp (-{ λ E1+ζ E2+η Ep}), ρ e Pupdate，取負(fù)對(duì)數(shù)操作，即c(p)， η (ρ) — arg min ( λ E1+ ζ E2+ η Ep), ρ e Pupdate，通過(guò)對(duì)面元集合Pupdate的更新最終得到更新后的面元云。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)一種基于貝葉斯和面元模型的增量三維重建方法，包括以下步驟步驟一，得到每一視角對(duì)應(yīng)二維圖像的投影矩陣；步驟二，對(duì)所有的二維圖像建立一個(gè)球模型，采樣一組關(guān)鍵視角對(duì)應(yīng)的二維圖像；步驟三，對(duì)所述關(guān)鍵視角對(duì)應(yīng)的二維圖像進(jìn)行基于面元的三維重建得到面元云；步驟四，在球模型上定位一個(gè)新視角對(duì)應(yīng)的二維圖像并對(duì)球模型進(jìn)行更新；步驟五，從面元云中選取一個(gè)面元子集；步驟六，比較面元子集中局部三維表面面元密度與面元云的三維表面面元密度平均值；步驟七，通過(guò)貝葉斯進(jìn)行建模，從而實(shí)現(xiàn)增量三維重建。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)增量重建可用于將來(lái)實(shí)時(shí)的三維重建和多分辨率重建，可以在任何時(shí)間點(diǎn)對(duì)已有的相關(guān)三維模型進(jìn)行更新。
文檔編號(hào)G06T17/00GK102496184SQ201110411429
公開(kāi)日2012年6月13日 申請(qǐng)日期2011年12月12日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月12日
發(fā)明者袁澤寰, 路通 申請(qǐng)人:南京大學(xué)