【技术实现步骤摘要】
关键帧图像的采集方法、装置、系统和三维重建方法
[0001]本公开涉及计算机
，特别涉及一种关键帧图像的采集方法、关键帧图像的采集装置、关键帧图像的采集系统、关键帧图像的三维重建方法、关键帧图像的三维重建装置和非易失性计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]三维重建技术是计算机图像学和计算机视觉领域的一个研究热点。在消费级的深度相机出现之前，三维重建的输入数据通常只有RGB(Red Green Blue，红绿蓝)图像。基于一系列不同角度拍摄的RGB图像，通过立体视觉算法恢复出物体的三维模型。这些RGB图像就是三维重建依赖的关键帧。为了准确完整地重建出物体的3D模型，关键帧覆盖的角度必须要全，且关键帧也不能太模糊。
[0003]随着各种消费级深度摄像头的出现，基于深度相机的三维重建技术得到了快速发展。借助深度相机采集的深度图像，可以快速恢复出物体的三维模型。为了还原三维模型的真实感，还需要通过纹理映射还原物体的真实纹理。纹理映射依赖于一系列覆盖三维模型各个角度的关键帧。
[0004]因此，不管采用哪种...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种关键帧图像的采集方法，包括：根据图像获取设备在当前拍摄位置获取的目标物体的多帧深度图像和所述图像获取设备的内部参数，确定所述目标物体的点云数据；根据所述目标物体的点云数据的位置信息、所述图像获取设备的内部参数和在当前拍摄位置的外部参数，建立能够包围所述目标物体的三维模型，所述三维模型的表面被划分为多个网格，每一个网格对应一个拍摄位置；根据各拍摄位置对应的网格、在各拍摄位置获取的多帧深度图像的拍摄位置和拍摄方向，在所述各拍摄位置的多帧深度图像中确定所述目标物体在相应的拍摄位置的关键帧图像。2.根据权利要求1所述的采集方法，其中，所述建立能够包围所述目标物体的三维模型包括：根据所述图像获取设备的内部参数，计算所述三维模型从三维坐标系到二维坐标系的投影矩阵；根据所述投影矩阵、各网格的顶点的位置信息、所述图像获取设备在所述各网格对应的拍摄位置的外部参数，建立所述三维模型。3.根据权利要求1所述的采集方法，其中，所述建立能够包围所述目标物体的三维模型包括：根据所述目标物体的点云数据进行平面拟合，确定所述目标物体所在的平面；根据所述目标物体在所述平面上的位置，建立所述三维模型。4.根据权利要求3所述的采集方法，其中，所述根据所述目标物体在所述平面模型上的位置，建立所述三维模型包括：所述根据所述目标物体在所述平面模型上的位置，确定圆心位置；根据所述圆心位置，在所述平面模型上建立三维半球模型作为所述三维模型。5.根据权利要求1所述的采集方法，其中，所述在所述各拍摄位置的多帧深度图像中确定所述目标物体在相应的拍摄位置的关键帧图像包括：根据所述当前拍摄位置的多帧深度图像的第一射线、第二射线、所述当前拍摄位置对应的网格位置，确定所述当前拍摄位置的关键帧图像，所述第一射线指向所述图像获取设备在所述当前拍摄位置的拍摄方向，所述第二射线为以所述图像获取设备在世界坐标系的位置为起点，指向所述三维模型在所述目标物体所在平面的中心点的射线。6.根据权利要求5所述的采集方法，其中，所述根据所述当前拍摄位置的多帧深度图像的第一射线、第二射线、所述当前拍摄位置对应的网格位置，确定所述当前拍摄位置的关键帧图像包括：在所述当前拍摄位置的某帧深度图像的第一射线、第二射线均穿过所述当前拍摄位置对应的网格的情况下，将该帧深度图像确定为所述当前拍摄位置的候选图像；根据各候选图像的清晰程度，在所述各候选图像中确定所述当前拍摄位置的关键帧图像。7.根据权利要求6所述的采集方法，其中，所述根据各候选图像的清晰程度，在所述各候选图像中确定所述当前拍摄位置的关键帧图像包括：
利用边缘检测算子，计算所述各候选图像的边缘特征信息；根据各边缘特征信息的统计特征，确定所述各候选图像的清晰度。8.根据权利要求6所述的采集方法，其中，所述在所述各拍摄位置的多帧深度图像中确定所述目标物体在相应的拍摄位置的关键帧图像包括：在存在清晰度大于阈值的候选图像的情况下，将相应的各候选图像确定为各关键帧图像，以所述图像获取设备的下一拍摄位置为当前拍摄位置，在该当前拍摄位置的多帧深度图像中确定相应的关键帧图像；在不存在清晰度大于阈值的候选图像的情况下，在当前拍摄位置再次获取多帧深度图像...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜峰，严庆安，刘享军，郭复胜，
申请(专利权)人：北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：
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