【技术实现步骤摘要】
一种2D图像转3D图像的方法
本专利技术涉及三维建模
，尤其涉及一种2D图像转3D图像的方法。
技术介绍
2D图像转3D图像的自动转换技术目前广泛应用于各行各业中，例如在木雕行业，随着木雕手段从手工雕刻逐渐向机器雕刻演进的过程中，使得木雕成品的展示不拘泥于图片、视频，更有了三维模型这一高阶形式，三维模型不仅能用于展示，也能通过软件转变为设备的机器代码，用于模型的实物复刻，能加速木雕的设计制作。在2D图像转3D图像的过程中，涉及图像的处理、点云重建、以及点云的网格化。在点云的网格化中，常用的贪婪投影算法需对整个面进行最小k邻搜索，涉及的点集尺度为pi*r^2(pi为圆周率，r为半径)，因此模型网格化的效率非常低。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是：提供一种模型网格化效率较高的2D图像转3D图像的方法。本专利技术的技术解决方案是：一种2D图像转3D图像的方法，其特征在于：它包括以下步骤：（1）通过图像处理获得图像的二维点云数据，以及图像轮廓的二维点云数据；（2）...
【技术保护点】
1.一种2D图像转3D图像的方法，其特征在于：它包括以下步骤：/n（1）通过图像处理获得图像的二维点云数据，以及图像轮廓的二维点云数据；/n（2）利用图像的二维点云数据，重建三维模型点云数据；/n（3）利用轮廓环检测方法，获得侧面的三角网格表面；/n（4）利用贪婪投影算法，获得顶部和底部的三角网格表面；/n（5）将顶部、底部和侧面的三角网格表面合并后，输出3D图像文件。/n
【技术特征摘要】
1.一种2D图像转3D图像的方法，其特征在于：它包括以下步骤：
（1）通过图像处理获得图像的二维点云数据，以及图像轮廓的二维点云数据；
（2）利用图像的二维点云数据，重建三维模型点云数据；
（3）利用轮廓环检测方法，获得侧面的三角网格表面；
（4）利用贪婪投影算法，获得顶部和底部的三角网格表面；
（5）将顶部、底部和侧面的三角网格表面合并后，输出3D图像文件。
2.根据权利要求1所述的一种2D图像转3D图像的方法，其特征在于：所述步骤（1）中通过图像处理获得图像及图像轮廓的二维点云数据的过程为：
步骤（1.1）：图片加载
利用imread()函数，将2D图像读入计算机内存，并存储于图像矩阵Mat中；
步骤（1.2）：图像矩阵灰度化
对步骤（1.1）所获取的图像矩阵Mat的RGB三通道利用公式Gray=R*0.299+G*0.587+B*0.114进行处理，获得图像灰度矩阵，其中Gray为灰度值，R为红通道值，G为绿通道值，B为蓝通道值；
步骤（1.3）：图像灰度矩阵平滑处理
利用高斯平滑算法，对图像灰度矩阵进行处理，以使图像灰度矩阵中的灰度变化均匀；
步骤（1.4）：图像灰度矩阵二值化为图像的二维点云数据
对所获取的图像灰度矩阵设定一第一阈值，并依次判断图像灰度矩阵的各像素点的灰度值是否小于第一阈值，若是，则保留相应像素点的下标值，并将该下标值作为图像二维点云数据的X,Y值，以此获得图像的二维点云数据，同时将该像素点的灰度值设置为0，若否，则不保留下标值，且将该像素点的灰度值设置为255，下标值为各像素点在灰度矩阵中的横向、纵向标号；
步骤（1.5）：提取图像灰度矩阵的图像轮廓矩阵
利用Laplacian算子检测二值化的灰度图像的轮廓，将所得到的轮廓存储于图像轮廓矩阵中；
步骤（1.6）：图像轮廓矩阵二值化为图像轮廓点云
对所获取的图像轮廓矩阵设定一第二阈值，并依次判断图像轮廓矩阵的各像素点的灰度值是否大于第二阈值，若是，则保留相应像素点的下标值，并将该下标值作为图像轮廓的二维点云数据的X,Y值，以此获得图像轮廓的二维点云数据，若否，则不保留下标值。
3.根据权利要求1所述的一种2D图像转3D图像的方法，其特征在于：所述步骤（2）中利用图像的二维点云数据，得到三维模型点云数据的过程为：
对图像二维点云数据，为图像二维点云数据附加一个z值，用于将平面的图像二维点云数据拉升成两个面的三维模型点云数据，z为三维模型的高度值。
4.根据权利要求1所述的一种2D图像转3D图像的方法，其特征在于：所述步骤（3）中利用轮廓环检测方法获得侧面的三角网格表面的过程为：
步骤（3.1）、利用步骤（1）中获取的图像轮廓的二维点云数据，为该图像轮廓的二维点云数据添加一个索引映射访问数组，提取索引映射访问数组所指向的第一个点；
步骤（3.2）、建立一个点指针，将其指向索引映射访问数组的第一个点，并将该点作为环首元素；...
【专利技术属性】
技术研发人员：张启飞，赵斌，
申请(专利权)人：浙江大学软件学院宁波管理中心宁波软件教育中心，
类型：发明
国别省市：浙江;33
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。