【技术实现步骤摘要】
—种基于矩阵恢复的提高三维重建精度的方法及其装置
本专利技术涉及计算机视觉领域,特别涉及一种提高多视点三维重建精度的方法及其>J-U ρ?α装直。
技术介绍
近年来,随着计算机视觉和虚拟现实技术的发展,三维建模逐渐在工业设计、影视制作、电子游戏、文化遗产保护以及电子商务等多个领域中扮演重要角色,如何根据目标物体精确高效地建立三维模型成为一个广泛关注的问题。基于图片的三维重建是这样一个过程,通过寻找两幅或者多幅图像之间的匹配像素点,然后将他们的2D位置转化到3D深度,从而估计出场景的一个3D模型。基于图像序列的多视点三维重建方法是一种易于实现、高效率的三维建模方式,已提出的三维重建算法大体可以分为四大类:第一类方法计算三维体积的代价函数,并根据这个体积提取表面。一种典型代表是像素着色法(voxel coloring algorithm),这种算法对整个体积进行一个遍历,计算代价并使用低于一定阈值的代价重建体素。第二类通过迭代展开表面来最小化代价方程。这类方法包括基于体素的、分级的和表面网格的算法。典型代表是空间雕刻算法(space carving methods),这种算法逐渐从初始的形体上去除与图像冲突的体素,最终得到所求模型。第三类是是通过计算每个视点图像空间上的深度图来重建模型,这种方法需要连续的图像以保证每个深度图的准确性,最终将所有深度图在一个空间中合成为三维模型。第四类方法由两部分组成,首先提取并匹配出一系列特征点,而后根据这些特征生成合适的模型表面。在以上这些算法中,基于深度图合成的方法以其在适应性和精度上的优势成为当今世界上认可 ...
【技术保护点】
一种基于矩阵恢复的提高三维重建精度的方法,其特征在于,包括如下步骤:S1,将待处理的点云模型按照视点进行编组,设点云原有N个视点,编组满足以下要求:对于第N组点云,要求其包括以第N个视点得到的图片作为主图像或者参考图像时得到的所有空间点,也就是说,这些点均可以被第N个视点观察到;S2,将一个编组中的所有点在世界坐标下的坐标值依次置入一个行向量中,按照x坐标、y坐标、z坐标的顺序,最终得到N个行向量;S3,将上述N个行向量组成一个N列的数据矩阵D,没有元素的位置补0;S4,整理数据矩阵D,根据图像光流计算中像素和点的对应关系,将同一个像素对应点的x坐标、y坐标、z坐标分别置于一列中,在没有出现该点的视图一行补0;S5,将数据矩阵D表示为:D=A+E,A表示由准确点的坐标构成的矩阵,E表示有错误或是冗余的点的坐标构成的矩阵;通过矩阵恢复算法计算出矩阵A,这里采用APG算法加快计算速度;S6,将矩阵恢复得到的矩阵A转化为点云;S7,使用泊松表面重建算法得到最终三维表面模型。
【技术特征摘要】
1.一种基于矩阵恢复的提高三维重建精度的方法,其特征在于,包括如下步骤: SI,将待处理的点云模型按照视点进行编组,设点云原有N个视点,编组满足以下要求:对于第N组点云,要求其包括以第N个视点得到的图片作为主图像或者参考图像时得到的所有空间点,也就是说,这些点均可以被第N个视点观察到; S2,将一个编组中的所有点在世界坐标下的坐标值依次置入一个行向量中,按照X坐标、y坐标、z坐标的顺序,最终得到N个行向量; S3,将上述N个行向量组成一个N列的数据矩阵D,没有元素的位置补O ; S4,整理数据矩阵D,根据图像光流计算中像素和点的对应关系,将同一个像素对应点的X坐标、y坐标、z坐标分别置于一列中,在没有出现该点的视图一行补O ; S5,将数据矩阵D表示为:D = A+E, A表示由准确点的坐标构成的矩阵,E表示有错误或是冗余的点的坐标构成的矩阵;通过矩阵恢复算法计算出矩阵A,这里采用APG算法加快计算速度; S6,将矩阵恢复得到的矩阵A转化为点云; S7,使用泊松表面重 建算法得到最终三维表面模型。2.根据权利要求1所述的一种基于矩阵恢复的提高三维重建精度的方法,其特征在于,所述步骤S3中,数据矩阵D的组成方法为: 首先将步骤S2中建立的N个行向量依次放置在一个矩阵的对角线上,也就是说该矩阵的每个列向量中最多只有一个元素为...
【专利技术属性】
技术研发人员:曹汛,朱昊,聂永明,纪晓丽,闫锋,
申请(专利权)人:南京大学,
类型:发明
国别省市:江苏;32
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