多层次细节模型生成方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及三维重建技术领域，公开了多层次细节模型生成方法和装置，其中，所述方法包括：获取目标的初始影像集合和初始三维网格模型；基于初始影像集合生成最佳纹理块集合；将最佳纹理块集合中的纹理块映射到初始三维网格模型上生成包含纹理的初始三维模型；对初始三维模型进行简化获得包含纹理的简化三维模型；基于简化三维模型生成多层次细节模型。本发明专利技术解决了现有多层次细节模型生成速度慢、存储资源消耗大、模型精度低的问题。

【技术实现步骤摘要】
多层次细节模型生成方法和装置
本专利技术涉及三维重建
，具体是指多层次细节模型生成方法和装置。
技术介绍
现有三维重建的通用流程一般包括点云生成、稀疏重建、稠密重建、网格生成、网格优化、网格简化和纹理生成，整个流程以采集得到的原始影像为输入，输出包含纹理的网格模型。其中，多层次细节技术是根据目标模型的节点在显示环境中所处的位置和重要度，决定目标三维模型渲染的资源分配，降低非重要物体的面数和细节度，从而获得高效率的渲染运算的一种三维重建技术。在多层次细节模型生成方面，目前网格简化与纹理生成相对独立，先通过得到不同简化倍数的模型，针对每个简化模型分别进行一次纹理生成，得到一份纹理文件。最终，多层次细节模型的每个层级都将包含一份网格模型和一份纹理文件，造成现有多层次细节模型生成方法存在生成速度慢、存储资源消耗大、模型精度低的问题。
技术实现思路
基于以上技术问题，本专利技术提供了一种多层次细节模型生成方法和装置，解决了现有多层次细节模型生成速度慢、存储资源消耗大、模型精度低的问题。为解决以上技术问题，本专利技术采用的技术方案如下：多层次细节模型生成方法，包括：获取目标的初始影像集合和初始三维网格模型；基于初始影像集合生成最佳纹理块集合；将最佳纹理块集合中的纹理块映射到初始三维网格模型上生成包含纹理的初始三维模型；对初始三维模型进行简化获得包含纹理的简化三维模型；基于简化三维模型生成多层次细节模型。进一步的，获取目标的初始影像集合之后，还包括：通过影像优化算法对初始纹理影像集合进行优化处理，影像优化算法包括锐化算法和限制对比度的自适应直方图均衡化算法。进一步的，基于初始影像集合生成最佳纹理块集合，包括：基于初始影像集合生成初始纹理块集合，初始纹理块集合由初始三维网格模型各个三角面片对应的面片纹理块集合组成；基于面片纹理块集合选取最佳纹理块；基于最佳纹理块生成最佳纹理块集合。进一步的，基于初始影像集合生成初始纹理块集合之后，还包括：通过影像筛选算法对初始纹理块集合进行筛选处理，影像筛选算法包括均值漂移算法。进一步的，基于面片纹理块集合选取最佳纹理块包括：基于平面检测算法对初始三维网格模型的三角面片进行平面划分；对于位于同一平面的三角面片，选取面片纹理块集合中属于同一初始影像的面片纹理块作为三角面片的初选纹理块集合；基于马尔科夫随机场设置能量函数：其中，E(V)为能量函数，Edata为数据项，Esmooth为平滑项，Faces为三角面片集合,Edges为边集合，Fi为第i个三角面片，Vi为三角面片Fi对应的第i个初选纹理块；求解所述能量函数获得最优值，并选取E(V)为最优值时的初选纹理块Vi作为最佳纹理块。进一步的，基于最佳纹理块生成最佳纹理块集合之后，还包括：基于光照信息调整算法对最佳纹理块集合的光照信息进行调整。进一步的，对初始三维模型进行简化获得包含纹理的简化三维模型包括：获取初始三维模型中各顶点的初始空间坐标和初始纹理坐标；通过二次误差度量的边折叠简化算法对初始空间坐标进行简化获取简化后各顶点的简化空间坐标；基于简化空间坐标获取简化三维网格模型；通过初始纹理坐标获取简化后各顶点的简化纹理坐标；基于简化纹理坐标将最佳纹理块集合中的纹理块映射到简化三维网格模型上生成包含纹理的简化三维模型；其中，边折叠简化算法的边折叠简化代价的获取方法为：获取初始的边折叠简化代价；获取初始三维网格模型其三角面片的结构特征代价、纹理影响因子和纹理误差代价；基于结构特征代价、纹理影响因子和纹理误差代价对初始的边折叠简化代价进行更新得到边折叠简化代价；其中，通过初始纹理坐标获取简化纹理坐标的具体公式为：其中，P0是简化纹理坐标，Pi是第i个初始纹理坐标，是与P1相邻的顶点的纹理坐标集合，是与P2相邻的顶点的纹理坐标集合。进一步的，获取结构特征代价的方法包括：基于平面检测算法确定初始三维网格模型的三角面片的结构特征；基于结构特征对三角面片的结构特征代价进行赋值。进一步的，平面检测算法包括：基于三角面片的平面性选取种子面集合；基于种子面集合选取当前种子面；基于区域生长算法以当前种子面为起点进行区域生长，将与当前种子面所成角度小于阈值的三角面片聚类到同一平面；其中，在区域生长过程中，同时提取访问的三角面片的结构特征；当前种子面区域生长过程完成后，选取种子面集合中未访问的下一种子面重复区域生长过程，直到所有三角面片都访问完毕。为解决上述技术问题，本专利技术还公开了一种多层次细节模型生成装置，包括数据获取模块，数据获取模块用于获取目标的初始影像集合和初始三维网格模型；纹理生成模块，纹理生成模块用于基于初始影像集合生成最佳纹理块集合；三维模型生成模块，三维模型生成模块用于将最佳纹理块集合中的纹理块映射到初始三维网格模型上生成包含纹理的初始三维模型；模型简化模块，模型简化模块用于对初始三维模型进行简化获得包含纹理的简化三维模型；多层次细节模型生成模块，多层次细节模型生成模块用于基于简化三维模型生成多层次细节模型。为解决上述技术问题，本专利技术还公开了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述多层次细节模型生成方法的步骤。为解决上述技术问题，本专利技术还公开了一种计算机可读存储介质，可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述多层次细节模型生成方法的步骤。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术通过以三维网格模型为输入生成带纹理的多层次细节模型，解决了网格简化过程中局部重要结构损失过多和纹理拉伸的问题，提升了纹理质量，实现纹理复用。附图说明本申请将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述，其中：图1为多层次细节模型生成方法流程示意图。图2为基于初始影像集合生成纹理块集合流程示意图。图3为对初始三维模型进行简化获得包含纹理的简化三维模型流程示意图。图4为网格简化算法效果比对示意图。图5为分层网格简化算法效果对比示意图。图6为一环邻域结构示意图。图7为网格碟形结构示意图。图8为平面检测算法流程示意图。图9平面检测算法对三维网格模型聚类标记示意图。具体实施方式为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例的附图，对本公开实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本公开的实施例，本领域普通技术人员在无需创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。参阅图1，在本实施方式中，多层次细节模型生成方法，包括：S101，获取目标的初始影像集合和初始三维网格模型；其中，对于目标的初始影像集合，一般是通过图像采集设本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.多层次细节模型生成方法，其特征在于，包括：/n获取目标的初始影像集合和初始三维网格模型；/n基于所述初始影像集合生成最佳纹理块集合；/n将所述最佳纹理块集合中的纹理块映射到所述初始三维网格模型上生成包含纹理的初始三维模型；/n对所述初始三维模型进行简化获得包含纹理的简化三维模型；/n基于所述简化三维模型生成多层次细节模型。/n

【技术特征摘要】
1.多层次细节模型生成方法，其特征在于，包括：
获取目标的初始影像集合和初始三维网格模型；
基于所述初始影像集合生成最佳纹理块集合；
将所述最佳纹理块集合中的纹理块映射到所述初始三维网格模型上生成包含纹理的初始三维模型；
对所述初始三维模型进行简化获得包含纹理的简化三维模型；
基于所述简化三维模型生成多层次细节模型。


2.根据权利要求1所述的多层次细节模型生成方法，其特征在于，获取目标的初始影像集合之后，还包括：
通过影像优化算法对所述初始纹理影像集合进行优化处理，所述影像优化算法包括锐化算法和限制对比度的自适应直方图均衡化算法。


3.根据权利要求1所述的多层次细节模型生成方法，其特征在于，基于所述初始影像集合生成最佳纹理块集合，包括：
基于所述初始影像集合生成初始纹理块集合，所述初始纹理块集合由所述初始三维网格模型各个三角面片对应的面片纹理块集合组成；
基于所述面片纹理块集合选取最佳纹理块；
基于所述最佳纹理块生成最佳纹理块集合。


4.根据权利要求3所述的多层次细节模型生成方法，其特征在于，基于所述初始影像集合生成初始纹理块集合之后，还包括：
通过影像筛选算法对所述初始纹理块集合进行筛选处理，所述影像筛选算法包括均值漂移算法。


5.根据权利要求3所述的多层次细节模型生成方法，其特征在于，基于所述面片纹理块集合选取最佳纹理块包括：
基于平面检测算法对所述初始三维网格模型的三角面片进行平面划分；
对于位于同一平面的三角面片，选取面片纹理块集合中属于同一初始影像的面片纹理块作为所述三角面片的初选纹理块集合；
基于马尔科夫随机场设置能量函数：



其中，E(V)为能量函数，Edata为数据项，Esmooth为平滑项，Faces为三角面片集合,Edges为边集合，Fi为第i个三角面片，Vi为三角面片Fi对应的第i个初选纹理块；
求解所述能量函数获得最优值，并选取E(V)为最优值时的初选纹理块Vi作为最佳纹理块。


6.根据权利要求3所述的多层次细节模型生成方法，其特征在于，基于所述最佳纹理块生成最佳纹理块集合之后，还包括：
基于光照信息调整算法对所述最佳纹理块集合的光照信息进行调整。


7.根据权利要求1所述的多层次细节模型生成方法，其特征在于，对所述初始三维模型进行简化获得包含纹理的简化三维模型包括：
获取所述初始...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋辉露，聂丹，李学川，黄海鹏，鲁路平，
申请(专利权)人：武汉天远视科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42