本發(fā)明屬于三維信息技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多攝像機(jī)的實(shí)時(shí)三維點(diǎn)云重建方法和系統(tǒng)。

技術(shù)背景

三維重建是計(jì)算機(jī)視覺(jué)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)等領(lǐng)域常見(jiàn)的問(wèn)題。所謂三維物體重建是指通過(guò)傳感設(shè)備獲得空間三維物體的2d圖像或2.5d深度數(shù)據(jù)，從中恢復(fù)出物體的三維結(jié)構(gòu)。傳感類型可以包括可光學(xué)成像、激光掃描、熱成像等。三維重建在計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)、3d動(dòng)畫(huà)/游戲、科學(xué)計(jì)算和虛擬現(xiàn)實(shí)、工業(yè)測(cè)量等方面有著許多應(yīng)用。

目前，市面上常用的三維重建設(shè)備或方法包括三種。第一種是基于激光掃描的方法，其主要是基于激光測(cè)距的原理，此類設(shè)備的構(gòu)造一般主要包括一臺(tái)高速精確的激光測(cè)距儀、數(shù)碼相機(jī)、以及引導(dǎo)激光運(yùn)動(dòng)的輔助設(shè)備。采用激光掃描的方法具有精度高、速度快的優(yōu)點(diǎn)，然而其設(shè)備往往價(jià)格昂貴，并且體積等常比較大；第二種方法是基于立體視覺(jué)的方法，即通過(guò)兩臺(tái)以上攝像機(jī)從不同角度對(duì)物體進(jìn)行拍攝，分析獲得的圖像數(shù)據(jù)，從中計(jì)算出物體各個(gè)三維點(diǎn)的空間位置，從而得到三維重建數(shù)據(jù)。這類方法關(guān)鍵需要解決高精度的攝像機(jī)標(biāo)定、特征提取、以及立體匹配等計(jì)算問(wèn)題，只有獲得精確的匹配結(jié)果，才有可能準(zhǔn)確的恢復(fù)出物體三維點(diǎn)云信息。第三種方法是基于單攝像機(jī)及輔助信息的方法，這類方法需要在物體上打上主動(dòng)光斑等輔助信息，通過(guò)分析紋理光斑的形變等變化來(lái)計(jì)算出物體的三維位置信息，比如一些設(shè)備采用紅外投影儀向物體投射結(jié)構(gòu)化的光斑信息。這類方法的缺點(diǎn)在于需要額外的輔助設(shè)備，并且在對(duì)物體快速運(yùn)動(dòng)的場(chǎng)景會(huì)遇到困難。而且有一些三維重建的方法，物體輪廓分割不干凈，物體輪廓和物體外貌顏色信息獲取不準(zhǔn)確，計(jì)算量大，步驟復(fù)雜。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明針對(duì)以上技術(shù)問(wèn)題，提供一種基于多攝像機(jī)的實(shí)時(shí)三維點(diǎn)云重建方法和系統(tǒng)，精確度更高、效率更高、普遍適用、計(jì)算更簡(jiǎn)單。

本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下，一種基于多攝像機(jī)的實(shí)時(shí)三維點(diǎn)云重建方法，其特征在于，包括：

a1：搭建多攝像機(jī)同步采集系統(tǒng)：選擇一個(gè)封閉的三維立體空間，并在三維立體空間的四周合適位置上固定安裝一定數(shù)目的攝像機(jī)，攝像機(jī)拍攝的環(huán)境要求為單一顏色的靜態(tài)背景，控制燈源，使得空間內(nèi)部的光照均勻；

a2：多攝像機(jī)系統(tǒng)標(biāo)定：確定各個(gè)攝像機(jī)的空間方位和內(nèi)部參數(shù)；

a3：建立投影查找表：將三維立體空間均分為若干個(gè)相同的粒塊，并標(biāo)定粒塊的中心點(diǎn)位置坐標(biāo)，依據(jù)攝像機(jī)的空間方位信息和內(nèi)部參數(shù)得到各粒塊中心點(diǎn)在各個(gè)攝像機(jī)像面上的成像點(diǎn)；

a4：圖像采集：通過(guò)攝像機(jī)對(duì)三維立體空間內(nèi)的運(yùn)動(dòng)物體圖像進(jìn)行采集；

a5：物體輪廓分割：從采集的圖像中分割出物體輪廓；

a6：三維重建：通過(guò)步驟a5獲得t時(shí)刻多視圖物體輪廓圖像數(shù)據(jù)后，利用攝像機(jī)標(biāo)定信息、捕捉粒塊的三維位置信息以及投影查找表，得到動(dòng)態(tài)的物體重建數(shù)據(jù)。

優(yōu)選地，所述多攝像機(jī)系統(tǒng)標(biāo)定方法為：1)采用常規(guī)的攝像機(jī)標(biāo)定方法標(biāo)定各個(gè)攝像機(jī)的內(nèi)部參數(shù)，所述內(nèi)部參數(shù)包括攝像機(jī)焦距、攝像機(jī)主點(diǎn)坐標(biāo)以及成像畸變參數(shù)；2)在三維立體空間地面上平鋪合適大小的標(biāo)定網(wǎng)格板，使得各個(gè)攝像機(jī)都能夠覆蓋成像；3)標(biāo)定網(wǎng)格一角定義世界坐標(biāo)系，各個(gè)攝像機(jī)對(duì)標(biāo)定網(wǎng)格板拍攝，由已標(biāo)定的攝像機(jī)內(nèi)部參數(shù)、標(biāo)定網(wǎng)格板各網(wǎng)格點(diǎn)在世界坐標(biāo)系上的位置坐標(biāo)以及各攝像機(jī)得到的標(biāo)定網(wǎng)格板中各網(wǎng)格點(diǎn)的像素坐標(biāo)，并通過(guò)位姿估計(jì)的方法計(jì)算出攝像機(jī)的方位信息。

優(yōu)選地，所述物體輪廓分割的操作方法為，通過(guò)對(duì)其中任一臺(tái)攝像機(jī)采集的圖像的rgb各通道圖像與該攝像機(jī)對(duì)應(yīng)的背景圖像的rgb各通道圖像對(duì)比，獲得分割后的物體輪廓圖像的rgb各通道圖像，得到物體輪廓像素點(diǎn)集合。

優(yōu)選地，所述三維重建的具體步驟如下：

b1：給定一個(gè)粒塊的二進(jìn)制串狀態(tài)變量，并初始化；

b2:對(duì)每一幅分割得到的物體輪廓圖像進(jìn)行以下掃描操作:通過(guò)對(duì)應(yīng)于該攝像機(jī)的投影查找表，依次對(duì)其中的屬于前景物體輪廓區(qū)域的像素點(diǎn)集合的各像素點(diǎn)查找到對(duì)應(yīng)的粒塊序號(hào)集合，并將每一個(gè)粒塊序號(hào)對(duì)應(yīng)粒塊的狀態(tài)變量進(jìn)行更新賦值；

b3：按照b2所述方法對(duì)t時(shí)刻多視圖所有物體輪廓圖像進(jìn)行掃描操作結(jié)束后，得到物體形體粒塊；

b4：尋找表面點(diǎn)：具體為，對(duì)每一個(gè)重建點(diǎn)，判斷其上下、左右和前后6個(gè)鄰域點(diǎn)是否全部為重建點(diǎn)，若均為重建點(diǎn)，將該重建點(diǎn)予以剔除，最終得到物體對(duì)象在t時(shí)刻的三維重建點(diǎn)云。

優(yōu)選地，所述重建方法還包括色彩重建步驟，在獲得物體重建數(shù)據(jù)后，利用物體輪廓的顏色信息對(duì)物體外貌色彩進(jìn)行重建。

優(yōu)選地，色彩重建的具體方法如下：

c1：對(duì)每個(gè)重建的粒塊定義一四維向量cn＝(r,g,b,m)(n＝1,2,…,nshape，nshape為形體粒塊的數(shù)目)，并初始化該向量元素值均為0；

c2：通過(guò)透視投影模型計(jì)算所找出的各物體粒塊在當(dāng)前攝像機(jī)像面的深度數(shù)值，并確定離攝像機(jī)像面最近的重建物體粒塊，則將該像素點(diǎn)的顏色信息(rij,gij,bij)以下面的方式記錄到重建物體粒塊對(duì)應(yīng)的四維向量cn＝(r,g,b,m):

c3：對(duì)每一個(gè)物體粒塊計(jì)算顏色值：對(duì)某物體粒塊，如果對(duì)應(yīng)的四維向量中m值不為0，則該粒塊的顏色數(shù)據(jù)計(jì)算為如果對(duì)應(yīng)的四維向量中m值為0，則通過(guò)周邊鄰接的粒塊顏色值插值得到，最終得到包含對(duì)應(yīng)于物體外貌的顏色信息的彩色三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

優(yōu)選地，在建立投影查找表時(shí)，記錄各個(gè)粒塊的深度信息，并對(duì)每個(gè)輪廓像素對(duì)應(yīng)的粒塊集合按照深度大小進(jìn)行排序存儲(chǔ)，以便于避免在上述步驟c3中再次進(jìn)行深度計(jì)算，

一種基于多攝像機(jī)的實(shí)時(shí)三維點(diǎn)云重建系統(tǒng)，包括，封閉的單一顏色的靜態(tài)背景的三維立體空間、固定安裝在立體空間四周的若干個(gè)的攝像機(jī)與若干個(gè)燈源和計(jì)算機(jī)，其中所述攝像機(jī)與計(jì)算機(jī)連接，所述計(jì)算機(jī)包括：

攝像機(jī)標(biāo)定模塊，用于確定各個(gè)攝像機(jī)的空間方位和內(nèi)部參數(shù)；

投影查找表計(jì)算模塊，用于建立投影查找表；

物體輪廓分割模塊，將攝像機(jī)采集得到的圖像中分割出物體輪廓；

三維重建模塊，用于根據(jù)攝像機(jī)的標(biāo)定信息、捕捉粒塊的三維位置信息以及投影查找表，得到動(dòng)態(tài)的物體重建數(shù)據(jù)。

優(yōu)選地，所述系統(tǒng)還包括色彩重建模塊，用于在獲得物體重建數(shù)據(jù)后，利用物體輪廓的顏色信息對(duì)物體外貌色彩進(jìn)行重建。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下優(yōu)點(diǎn)：

(1)重建精度可以自主控制：通過(guò)設(shè)定劃分粒塊的大小，而得到不同的分辨率，可以獲得不同精度的重建效果，粒塊越細(xì)化，重建精度更高。

(2)重建效率高：采用了通過(guò)輪廓像素掃描向空間反向投影交匯的方法，其中最耗時(shí)的投影計(jì)算利用了投影查找表，這使得重建效率高；采用去除體內(nèi)粒塊的策略，使得大大降低了渲染和后續(xù)外貌重建的時(shí)間；同時(shí)，采用基于預(yù)先計(jì)算的深度信息，避免了在顏色重建過(guò)程中的對(duì)粒塊的多次掃描處理；這些策略使得能夠在普通pc機(jī)器上達(dá)到實(shí)時(shí)重建效果。

(3)計(jì)算更簡(jiǎn)單：在輪廓分割時(shí)，封閉的三維立體空間的環(huán)境為單一顏色的靜態(tài)背景，不被其他外界物體干擾，采用了靜態(tài)簡(jiǎn)單背景和均勻光照，通過(guò)該方法可以實(shí)時(shí)的獲取精準(zhǔn)的物體輪廓和物體外貌顏色信息。

(4)適合并行計(jì)算：該方法適合采用并行計(jì)算來(lái)進(jìn)一步提高效率，由于各個(gè)像面的掃描操作都是相互獨(dú)立的，甚至是每個(gè)像素的掃描操作都是相互獨(dú)立的，計(jì)算更快速。

(5)還原更真實(shí)。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明的方法步驟流程圖。

圖2為多個(gè)攝像機(jī)安裝及三維立體空間結(jié)構(gòu)示意圖。

圖3為單一攝像機(jī)標(biāo)定板及其圖像獲取示意圖。

圖4為多攝像機(jī)系統(tǒng)標(biāo)定板及其圖像獲取示意圖。

圖5為三維立體空間劃分粒塊示意圖。

圖6為物體投影及投影查找表創(chuàng)建示意圖。

圖7為三維物體重建結(jié)果示例圖。

圖8為本發(fā)明的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖說(shuō)明，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)地介紹，應(yīng)當(dāng)理解，以下只是介紹本發(fā)明的具體實(shí)施方式，并不在于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。

一種三維重建方法，如圖1所示，包括以下內(nèi)容和步驟：

1、搭建多攝像機(jī)同步采集系統(tǒng)：如圖2所示，在足夠大的室內(nèi)劃分出合適大小、長(zhǎng)寬高相等的三維立體空間，此三維立體空間為物體對(duì)象的運(yùn)動(dòng)空間，即物體對(duì)象只能限制在此三維立體空間內(nèi)運(yùn)動(dòng)。為說(shuō)明方便，稱此三維立體空間為捕捉空間；在捕捉空間四周合適位置上固定安裝一定數(shù)目的攝像機(jī)，攝像機(jī)個(gè)數(shù)宜不少于10個(gè)。所有攝像機(jī)能夠?qū)Σ蹲娇臻g覆蓋成像，并能夠同步采集分辨率不少于640*480、幀率大于24幀每秒的彩色圖像數(shù)據(jù)。為了使物體重建不被其他動(dòng)態(tài)物體干擾，可要求背景是靜態(tài)的，可在捕捉空間四周以可透光的單一顏色蒙皮覆蓋，從而布置出封閉的“表演舞臺(tái)”。在“舞臺(tái)”外圍合適位置和方位上布置燈源，通過(guò)控制燈源使得舞臺(tái)內(nèi)部的光照均勻，所有攝像機(jī)通過(guò)usb3.0或firewire接口連接到一臺(tái)計(jì)算機(jī)上。

2、多攝像機(jī)系統(tǒng)標(biāo)定：如圖3所示，多攝像機(jī)系統(tǒng)標(biāo)定是為了確定各個(gè)攝像機(jī)的空間方位和內(nèi)部參數(shù)。已知各攝像機(jī)標(biāo)定信息，則可以確定空間點(diǎn)與其在各攝像機(jī)像面上二維像素坐標(biāo)之間的關(guān)系，多攝像機(jī)系統(tǒng)標(biāo)定，采用以下三步驟進(jìn)行標(biāo)定：(1)采用常規(guī)的攝像機(jī)標(biāo)定方法標(biāo)定各個(gè)攝像機(jī)的內(nèi)部參數(shù)，所謂內(nèi)部參數(shù)包括攝像機(jī)焦距、攝像機(jī)主點(diǎn)坐標(biāo)以及成像畸變參數(shù)；(2)在捕捉空間地面上平鋪合適大小的標(biāo)定網(wǎng)格板，使得各個(gè)攝像機(jī)都能夠覆蓋成像；(3)在標(biāo)定網(wǎng)格一角定義世界坐標(biāo)系cw，各個(gè)攝像機(jī)對(duì)標(biāo)定網(wǎng)格板拍攝，由已標(biāo)定的攝像機(jī)內(nèi)部參數(shù)、標(biāo)定網(wǎng)格板各網(wǎng)格點(diǎn)在世界坐標(biāo)系cw上的位置坐標(biāo)以及各攝像機(jī)得到的標(biāo)定網(wǎng)格板中各網(wǎng)格點(diǎn)的像素坐標(biāo)，可以通過(guò)位姿估計(jì)的方法計(jì)算出攝像機(jī)的外部參數(shù)，也就是攝像機(jī)的方位信息，位姿估計(jì)方法可采用現(xiàn)有的位姿估計(jì)方法。

3、建立投影查找表：如圖4將捕捉空間沿著長(zhǎng)、寬、高均勻劃分大小一致的小立體塊，設(shè)捕捉空間長(zhǎng)、寬、高均為l,將長(zhǎng)、寬、高各均勻劃分a段，由此得到小立體塊的個(gè)數(shù)nv為nv＝a×a×a,各小立體塊尺寸為為便于整除，可將a取為l可整除的數(shù)。為后續(xù)說(shuō)明方便，將此小立體塊稱為粒塊，將常量nv稱為劃分分辨率，令并稱之為重建分辨率。基于世界坐標(biāo)系cw得到各粒塊的中心點(diǎn)位置坐標(biāo)，由已經(jīng)標(biāo)定的攝像機(jī)內(nèi)、外參數(shù)，則可以由透視投影成像模型得到各粒塊中心點(diǎn)在各個(gè)攝像機(jī)像面上的像素坐標(biāo)。假定(xi,yi,zi)為在空間三維點(diǎn)pi，為pi在攝像機(jī)k上的成像點(diǎn)，它們之間滿足透視投影關(guān)系如下：

其中為攝像機(jī)k的通過(guò)標(biāo)定得到空間位姿和內(nèi)部參數(shù)。設(shè)攝像機(jī)數(shù)目為nc，則對(duì)nv個(gè)粒塊中每個(gè)粒塊中心點(diǎn)，都將得到對(duì)應(yīng)的nc個(gè)投影像素坐標(biāo)。反之，由透視投影成像模型可以得到捕捉空間所有粒塊中心點(diǎn)在各個(gè)攝像機(jī)像面上的投影點(diǎn)集合，對(duì)每個(gè)像面上的投影點(diǎn)集合中各個(gè)投影點(diǎn)，可以找到對(duì)應(yīng)的捕捉空間粒塊集合，此粒塊集合中各個(gè)粒塊的中心點(diǎn)的投影都對(duì)應(yīng)相同的投影點(diǎn)。例如，如圖5所示，對(duì)某個(gè)像面ii(i＝1,2,…,nc)，由透視投影成像模型可以得到捕捉空間nv個(gè)粒塊在像面ii上的所有投影像素點(diǎn)，設(shè)這些投影點(diǎn)組成集合其中pij表示像素點(diǎn)坐標(biāo)，則對(duì)每一個(gè)pij可以找到對(duì)應(yīng)的粒塊集合，該集合中的各個(gè)粒塊在ii的投影點(diǎn)坐標(biāo)均為pij。為節(jié)省內(nèi)存空間，該粒塊集合存儲(chǔ)的是對(duì)應(yīng)粒塊在捕捉空間所有nv個(gè)粒塊集合中的序號(hào)。由此，對(duì)每個(gè)像面ii可以建立一張恒定不變的投影查找表，通過(guò)該投影查找表，對(duì)每個(gè)像點(diǎn)pij可以迅速找到對(duì)應(yīng)的粒塊序號(hào)集合，該粒塊序號(hào)集合中對(duì)應(yīng)的各粒塊的投影均為pij。建立投影查找表：

4、物體輪廓分割：在上述拍攝環(huán)境下所得到的圖像其前景為物體對(duì)象，為了從圖像中分割出物體輪廓，以各個(gè)攝像機(jī)拍攝在無(wú)目標(biāo)物體情況下一組序列圖像，從中得到這組序列圖像的平均圖像，作為背景圖。設(shè)在t時(shí)刻由多攝像機(jī)同步采集系統(tǒng)獲得nc幅圖像，為說(shuō)明方便，稱這對(duì)應(yīng)于同一時(shí)刻t的nc幅圖像為t時(shí)刻多視圖，并用表示，其中對(duì)應(yīng)于第i個(gè)攝像機(jī)的圖像用表示。設(shè)對(duì)應(yīng)于第i個(gè)攝像機(jī)的背景圖像為則通過(guò)簡(jiǎn)單的差值法可以得到物體輪廓圖像具體的，假設(shè)對(duì)應(yīng)于的rgb各通道圖像分別為對(duì)應(yīng)于的rgb各通道圖像分別為對(duì)應(yīng)于分割后的物體輪廓圖像的rgb各通道圖像分別為像素坐標(biāo)用通(x,y)來(lái)表示，通過(guò)以下規(guī)則來(lái)獲得分割后的圖像：

若和不同時(shí)為-1，則被判定為前景物體輪廓中的像素點(diǎn)。通過(guò)上述方法可以得到物體輪廓像素點(diǎn)集合其中每個(gè)集合元素為6維的向量，即其中(xj,yj)為像素坐標(biāo)，為對(duì)應(yīng)像素顏色值。采用上述方法可以從中把物體覆蓋的區(qū)域干凈地分割了出來(lái)，并包含了該物體區(qū)域的顏色信息。由于采用了靜態(tài)簡(jiǎn)單背景和均勻光照，通過(guò)該方法可以實(shí)時(shí)的獲取精準(zhǔn)的物體輪廓和物體外貌顏色信息。除上述方法外，也可以采用其他更為復(fù)雜的前景分割方法，如減背景方法。

5、三維重建：在獲得t時(shí)刻多視圖物體輪廓圖像數(shù)據(jù)后，可以利用攝像機(jī)標(biāo)定信息、捕捉空間粒塊三維位置信息以及投影查找表快速、準(zhǔn)確地重建出物體對(duì)象在t時(shí)刻的三維重建。對(duì)各個(gè)時(shí)刻進(jìn)行三維重建，就能夠得到動(dòng)態(tài)的物體重建數(shù)據(jù)。三維重建的具體步驟如下：

1)對(duì)捕捉空間包含的nv個(gè)粒塊各個(gè)粒塊定義一個(gè)包含nc位的二進(jìn)制串狀態(tài)變量并初始化各個(gè)二進(jìn)制串狀態(tài)變量所有位為0狀態(tài)，例如假設(shè)nc＝10，則對(duì)每個(gè)粒塊的狀態(tài)變量定義其初始值為

2)對(duì)每一幅分割得到的物體輪廓圖像進(jìn)行以下掃描操作:通過(guò)對(duì)應(yīng)于該攝像機(jī)的投影查找表，依次對(duì)其中的屬于前景物體輪廓區(qū)域的像素點(diǎn)集合的各像素點(diǎn)查找到對(duì)應(yīng)的粒塊序號(hào)集合，為集合元素?cái)?shù)目。設(shè)對(duì)應(yīng)的粒塊集合為svij＝{vijk|k＝1,2,…,kij}，其中vijk表示第k個(gè)粒塊在捕捉空間所有粒塊集合中的序號(hào)，即vijk∈{1,2,…,nv}。根據(jù)svij＝{vijk|k＝1,2,…,kij}，將每一個(gè)粒塊序號(hào)vijk對(duì)應(yīng)粒塊的狀態(tài)變量進(jìn)行更新賦值，即將對(duì)應(yīng)第i位二進(jìn)制數(shù)值更新為1，表示該粒塊在第i個(gè)攝像機(jī)像面投影點(diǎn)位于對(duì)應(yīng)的物體輪廓區(qū)域內(nèi)。

3)按照2)所述方法對(duì)t時(shí)刻多視圖所有物體輪廓圖像進(jìn)行掃描操作結(jié)束后，則只有那些粒塊狀態(tài)變量各個(gè)二進(jìn)制位數(shù)值全為1的為物體上的粒塊。例如，對(duì)于nc＝10，則只有的粒塊為物體上的粒塊。為說(shuō)明方便，稱這類粒塊為物體粒塊。若用各物體粒塊的中心三維點(diǎn)來(lái)代表對(duì)應(yīng)的重建三維點(diǎn)，由此可以得到物體重建三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。為說(shuō)明方便，稱此物體重建三維點(diǎn)云中的三維點(diǎn)為形體點(diǎn)。

4)由于三維重建只需要重建位于物體表面的點(diǎn)，被包含在物體內(nèi)部的點(diǎn)則無(wú)意義。為了提高顯示和處理速度，可以將內(nèi)部點(diǎn)進(jìn)行去除。采用以下的方法可以快速去除內(nèi)部點(diǎn)：對(duì)每一個(gè)重建點(diǎn)，判斷其上下、左右和前后6個(gè)鄰域點(diǎn)是否全部為重建點(diǎn)。如果所有鄰域點(diǎn)均為重建點(diǎn)，則該重建點(diǎn)為內(nèi)部點(diǎn)，可以其從重建點(diǎn)云集合中予以剔除，最終得到物體對(duì)象在t時(shí)刻的三維重建點(diǎn)云。

6、色彩重建：在獲得物體三維重建點(diǎn)云數(shù)據(jù)后，可以利用物體輪廓的顏色信息對(duì)物體外貌進(jìn)行重建。此處的外貌重建是指恢復(fù)出物體重建點(diǎn)云的顏色信息，外貌重建的具體方法如下：

首先，對(duì)每個(gè)重建的粒塊定義一四維向量cn＝(r,g,b,m)(n＝1,2,…,nshape，nshape為形體粒塊的數(shù)目)，并初始化該向量元素值均為0；

其次，依次對(duì)各個(gè)前景物體輪廓區(qū)域的像素點(diǎn)集合進(jìn)行掃描操作，通過(guò)投影查找表找到各像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的粒塊集合svij＝{vijk|k＝1,2,…,kij}，并找出其中屬于重建物體粒塊的粒塊。通過(guò)透視投影模型可以計(jì)算所找出的各物體粒塊在當(dāng)前攝像機(jī)像面的深度數(shù)值，并確定離攝像機(jī)像面最近的重建物體粒塊則將該像素點(diǎn)的顏色信息(rij,gij,bij)以下面的方式記錄到對(duì)應(yīng)的四維向量cn＝(r,g,b,m):

最后，對(duì)每一個(gè)物體粒塊計(jì)算顏色值：對(duì)某物體粒塊，如果對(duì)應(yīng)的四維向量中m值不為0，則該粒塊的顏色數(shù)據(jù)計(jì)算為如果對(duì)應(yīng)的四維向量中m值為0，則通過(guò)周邊鄰接的粒塊顏色值插值得到。最終可以得到包含對(duì)應(yīng)于物體外貌的顏色信息的彩色三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

為了提高重建效率，可以在創(chuàng)建投影查找表時(shí)，通過(guò)記錄各個(gè)粒塊的深度信息，進(jìn)而對(duì)每個(gè)輪廓像素對(duì)應(yīng)的粒塊集合按照深度大小進(jìn)行排序存儲(chǔ)，從而避免在上述步驟中再次進(jìn)行深度計(jì)算。

同時(shí)，提供一種基于多攝像機(jī)的實(shí)時(shí)三維點(diǎn)云重建系統(tǒng)，如圖7所述，包括，封閉的單一顏色的靜態(tài)背景的三維立體空間1、固定安裝在立體空間1四周的若干個(gè)的攝像機(jī)2與若干個(gè)燈源3和計(jì)算機(jī)4，其中所述攝像機(jī)2與計(jì)算機(jī)4連接，所述計(jì)算機(jī)4包括，攝像機(jī)標(biāo)定模塊41，用于確定各個(gè)攝像機(jī)2的空間方位和內(nèi)部參數(shù)；投影查找表計(jì)算模塊42，用于建立投影查找表；物體輪廓分割模塊43，將攝像機(jī)2采集得到的圖像中分割出物體輪廓；三維重建模塊44，用于根據(jù)攝像機(jī)2的標(biāo)定信息、捕捉粒塊的三維位置信息以及投影查找表，得到動(dòng)態(tài)的物體重建數(shù)據(jù)，所述系統(tǒng)包括色彩重建模塊45，用于在獲得物體重建數(shù)據(jù)后，利用物體輪廓的顏色信息對(duì)物體外貌色彩進(jìn)行重建。

本發(fā)明的實(shí)施例只是介紹其具體實(shí)施方式，不在于限制其保護(hù)范圍。本行業(yè)的技術(shù)人員在本實(shí)施例的啟發(fā)下可以作出某些修改，故凡依照本發(fā)明專利范圍所做的等效變化或修飾，均屬于本發(fā)明專利權(quán)利要求范圍內(nèi)。