用于背景板同步旋转采集中的三维模型生成方法技术

本发明专利技术提供了一种用于背景板同步旋转采集中的三维模型生成方法：第一步：利用3D信息采集设备采集目标物多组图像；第二步：对所有输入照片进行图像增强处理；第三步：对输入的所有图像进行特征点提取，并进行特征点匹配，获取稀疏特征点；第四步：输入匹配的特征点坐标，解算稀疏的人脸三维点云和图像采集装置的位置和姿态数据，即获得了稀疏目标物模型三维点云和位置的模型坐标值；以稀疏特征点为初值，进行多视图像稠密匹配，获取得到密集点云数据；第五步：利用密集点云进行目标物曲面重建；第六步：对目标物模型进行纹理贴图。首次提出通过增加背景板随相机一起旋转的方式来和优化的算法相互配合一起提高合成速度和合成精度。

【技术实现步骤摘要】
用于背景板同步旋转采集中的三维模型生成方法
本专利技术涉及形貌测量
，特别涉及3D形貌测量

技术介绍
在进行3D测量，利用3D测量数据进行加工制造，或是利用3D数据进行展示、识别时，首先应当为目标物建立具有较为准确的3D模型。目前常用的方法包括使用机器视觉的方式，采集物体不同角度的图片，并将这些图片匹配拼接形成3D模型。在采集不同角度图片时，可以待测物不同角度设置多个相机，也可以通过单个或多个相机旋转从不同角度采集图片。但无论这两种方式哪一种，都涉及合成速度和合成精度的问题。而合成速度和合成精度在某种程度上是一对矛盾，合成速度的提高会导致最终3D合成精度下降；要提高3D合成精度则需要降低合成速度，通过更多的图片来合成。首先，现有技术中没有能够较好地同时提高合成速度和合成效果的算法。其次，通常认为采集和合成是两个过程，互不影响，并没有统一考虑。这影响了3D合成建模的效率无法兼顾提高合成速度和合成的精度。最后，在现有技术中，也曾提出使用包括旋转角度、目标物尺寸、物距的经验公式限定相机位置，从而兼顾合成速度和效果。然而在实际应用中发现：除非有精确量角装置，否则用户对角度并不敏感，难以准确确定角度；目标物尺寸难以准确确定，特别是某些应用场合目标物需要频繁更换，每次测量带来大量额外工作量，并且需要专业设备才能准确测量不规则目标物。测量的误差导致相机位置设定误差，从而会影响采集合成速度和效果；准确度和速度还需要进一步提高。因此，目前急需解决以下技术问题：①通过算法能够同时提高合成速度和合成精度；②算法能够和采集图像的方法相互配合从而同时提高合成速度和合成精度。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本专利技术提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种用于背景板同步旋转采集中的三维模型生成方法。本专利技术提供了一种用于背景板同步旋转采集中的三维模型生成方法，包括第一步：利用3D信息采集设备采集目标物多组图像；第二步：对所有输入照片进行图像增强处理；第三步：对输入的所有图像进行特征点提取，并进行特征点匹配，获取稀疏特征点；第四步：输入匹配的特征点坐标，解算稀疏的人脸三维点云和图像采集装置的位置和姿态数据，即获得了稀疏目标物模型三维点云和位置的模型坐标值；以稀疏特征点为初值，进行多视图像稠密匹配，获取得到密集点云数据；第五步：利用密集点云进行目标物曲面重建；第六步：对目标物模型进行纹理贴图；其中，3D信息采集设备包括图像采集装置、旋转装置和背景板，图像采集装置和背景板相对设置，由旋转装置带动同步旋转，保证在转动过程中始终相对，从而使得图像采集装置采集的图像背景为背景板。在可选的实施例中，第一步中采集设备中的图像采集装置相邻两个采集位置满足如下条件：其中L为在相邻两个采集位置时图像采集装置光心的直线距离；f为图像采集装置的焦距；d为图像采集装置感光元件的矩形长度或宽度；T为图像采集装置感光元件沿着光轴到目标物表面的距离；δ为调整系数，δ<0.603。在可选的实施例中，第二步中图像增强处理包括：采用如下滤波器增强原始照片的反差和同时压制噪声；式中：g(x，y)为原始影像在(x，y)处灰度值，f(x，y)为经过Wallis滤波器增强后该处的灰度值，mg为原始影像局部灰度均值，sg为原始影像局部灰度标准偏差，mf为变换后的影像局部灰度目标值，sf为变换后影像局部灰度标准偏差目标值，c∈(0，1)为影像方差的扩展常数，b∈(0，1)为影像亮度系数常数。在可选的实施例中，第三步包括：①构建Hessian矩阵，生成所有的兴趣点，用于特征提取；②构建尺度空间特征点定位；③确定特征点主方向；④生成64维特征点描述向量；⑤特征点匹配。在可选的实施例中，第三步中Hessian矩阵来检测特征点时，使用箱式滤波器。在可选的实施例中，第四步包括立体像对选择、深度图计算、深度图优化、深度图融合。在可选的实施例中，第五步包括：定义八叉树、设置函数空间、创建向量场、求解泊松方程、提取等值面。在可选的实施例中，第六步包括：①纹理数据获取通过图像重建目标的表面三角面格网；②重建模型三角面的可见性分析；③三角面聚类生成纹理贴片；④纹理贴片自动排序生成纹理图像。本专利技术还提供了一种处理器，用于执行上述任一所述方法。本专利技术还提供了一种存储器，用于存储执行上述任一所述方法的程序。专利技术点及技术效果1、首次提出通过增加背景板随相机一起旋转的方式来和优化的算法相互配合一起提高合成速度和合成精度。2、通过优化相机采集图片的位置的方式来和优化的算法相互配合一起提高合成速度和合成精度。并且优化位置时，无需测量角度，无需测量目标尺寸，适用性更强。3、通过优化后的图像预处理步骤，提高算法效率。4、提出了适合3D合成的算法架构，兼顾了合成效率和效果。附图说明通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：图1为本专利技术实施例提供的三维模型生成方法的流程图；图2为本专利技术实施例提供的3D信息采集设备的前视图；图3为本专利技术实施例提供的3D信息采集设备的立体图；图4为本专利技术实施例提供的3D信息采集设备的另一立体图；附图标记与各部件的对应关系如下：1图像采集装置，2旋转装置，3背景板，4第一安装柱，5旋转横梁，6水平托，7第二安装柱。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。三维模型生成方法请参考图1，第一步(S1)：利用3D信息采集设备采集目标物多组图像。使用旋转装置使得图像采集装置的采集区域与目标物产生相对运动，从而使得图像采集装置能够采集目标物不同方向的多组图像。可以通过旋转臂、旋转盘使得图像采集装置转动而目标物保持静止，也可以使得目标物转动而图像采集装置静止，当然也可以两者均运动，只要能够使得图像采集装置采集目标物不同方向的多组图像即可。除了上述方式外，也可以在目标物周边设置多个相机，从而分别从不同角度采集目标物图像。具体举例的设备及流程下面将详细阐述。第二步(S2)：对所有输入照片进行图像增强处理。采用下述滤波器增强原始照片的反差和同时压制噪声。式中：g(x，y)为原始影像在(x，y)处灰度值，f(x，y)为经过Wallis滤波器增强后该处的灰度值，mg为原始影像局部灰度均值，sg为原始影像局部灰度标准偏差，mf为变换后的影像局部灰本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于背景板同步旋转采集中的三维模型生成方法，其特征在于：/n第一步：利用3D信息采集设备采集目标物多组图像；/n第二步：对所有输入照片进行图像增强处理；/n第三步：对输入的所有图像进行特征点提取，并进行特征点匹配，获取稀疏特征点；/n第四步：输入匹配的特征点坐标，解算稀疏的人脸三维点云和图像采集装置的位置和姿态数据，即获得了稀疏目标物模型三维点云和位置的模型坐标值；以稀疏特征点为初值，进行多视图像稠密匹配，获取得到密集点云数据；/n第五步：利用密集点云进行目标物曲面重建；/n第六步：对目标物模型进行纹理贴图；/n其中，3D信息采集设备包括图像采集装置、旋转装置和背景板，图像采集装置和背景板相对设置，由旋转装置带动同步旋转，保证在转动过程中始终相对，从而使得图像采集装置采集的图像背景为背景板。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于背景板同步旋转采集中的三维模型生成方法，其特征在于：
第一步：利用3D信息采集设备采集目标物多组图像；
第二步：对所有输入照片进行图像增强处理；
第三步：对输入的所有图像进行特征点提取，并进行特征点匹配，获取稀疏特征点；
第四步：输入匹配的特征点坐标，解算稀疏的人脸三维点云和图像采集装置的位置和姿态数据，即获得了稀疏目标物模型三维点云和位置的模型坐标值；以稀疏特征点为初值，进行多视图像稠密匹配，获取得到密集点云数据；
第五步：利用密集点云进行目标物曲面重建；
第六步：对目标物模型进行纹理贴图；
其中，3D信息采集设备包括图像采集装置、旋转装置和背景板，图像采集装置和背景板相对设置，由旋转装置带动同步旋转，保证在转动过程中始终相对，从而使得图像采集装置采集的图像背景为背景板。


2.如权利要求1所述方法，其特征在于：第一步中采集设备中的图像采集装置相邻两个采集位置满足如下条件：



其中L为在相邻两个采集位置时图像采集装置光心的直线距离；f为图像采集装置的焦距；d为图像采集装置感光元件的矩形长度或宽度；T为图像采集装置感光元件沿着光轴到目标物表面的距离；δ为调整系数，δ<0.603。


3.如权利要求1所述方法，其特征在于：第二步中图像增强处理包括：
采用如下滤波器增强原始照片的反差和同时压制噪声；



式中：g(x...

【专利技术属性】
技术研发人员：左忠斌，左达宇，
申请(专利权)人：天目爱视北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11