图像处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本公开实施例涉及一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：获取目标模型的纹理图像、纹理图像对应的标量图像、以及纹理图像对应的初始相机内外参；基于纹理图像、标量图像和目标模型确定初始相机内外参对应的误差；基于初始相机内外参对应的误差对初始相机内外参进行优化。根据本公开实施例能够改善纹理图像与目标模型错位的问题，进而使得纹理图像相对于目标模型全局一致，改善纹理融合裂缝问题。并且，本公开实施例可降低光照因素对误差计算的精准度的影响，提高误差精准性，进而使得基于误差优化后的相机内外参能更好地改善纹理图像与目标模型错位的问题。好地改善纹理图像与目标模型错位的问题。好地改善纹理图像与目标模型错位的问题。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、设备及存储介质


[0001]本公开实施例涉及三维扫描
，尤其涉及一种图像处理方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]三维扫描仪(3D scanner)是一种科学仪器，用来侦测并分析现实世界中物体或环境的形状(几何形状)与外观(如纹理图像等)。目前，三维扫描仪在扫描过程中，由于固有的采集间隔(即纹理图像和深度图像并非同时采集)等原因，导致纹理图像和模型始终存在轻微错位。然而，该错位问题，会导致后续纹理融合效果出现裂缝。
[0003]因此，目前亟需一种能够解决纹理融合裂缝问题的图像处理方法。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开实施例提供了一种图像处理方法、装置、设备及存储介质。
[0005]本公开实施例的第一方面提供了一种图像处理方法，该方法包括：
[0006]获取目标模型的纹理图像、所述纹理图像对应的标量图像、以及所述纹理图像对应的初始相机内外参，其中，纹理图像包括多个第一像素以及多个第一像素对应的纹理值，标量图像包括多个第二像素以及多个第二像素对应的标量值；
[0007]基于所述纹理图像、所述标量图像和所述目标模型确定所述初始相机内外参对应的误差；
[0008]基于所述初始相机内外参对应的误差对所述初始相机内外参进行优化。
[0009]本公开实施例的第二方面提供了一种图像处理装置，该装置包括：
[0010]第一获取模块，用于获取目标模型的纹理图像、所述纹理图像对应的标量图像、以及所述纹理图像对应的初始相机内外参，其中，纹理图像包括多个第一像素以及多个第一像素对应的纹理值，标量图像包括多个第二像素以及多个第二像素对应的标量值；
[0011]确定模块，用于基于所述纹理图像、所述标量图像和所述目标模型确定所述初始相机内外参对应的误差；
[0012]优化模块，用于基于所述初始相机内外参对应的误差对所述初始相机内外参进行优化。
[0013]本公开实施例的第三方面提供了一种电子设备，该服务器包括：处理器和存储器，其中，所述存储器中存储有计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，所述处理器执行上述第一方面的方法。
[0014]本公开实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，当该计算机程序被处理器执行时，可以实现上述第一方面的方法。
[0015]本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：
[0016]本公开实施例，能够获取目标模型的纹理图像、纹理图像对应的标量图像、以及纹
理图像对应的初始相机内外参，其中，纹理图像包括多个第一像素以及多个第一像素对应的纹理值，标量图像包括多个第二像素以及多个第二像素对应的标量值；基于纹理图像、标量图像和目标模型确定初始相机内外参对应的误差；基于初始相机内外参对应的误差对初始相机内外参进行优化。可见，采用上述技术方案，能够优化纹理图像对应相机内外参(即相机内参和相机外参)，从而改善纹理图像与目标模型错位的问题，如此，可使纹理图像相对于目标模型全局一致，改善纹理融合裂缝问题。并且，由于上述技术方案基于纹理图像和受光照影响较小的标量图像计算初始相机内外参对应的误差(即评估纹理图像相对于目标模型的全局一致)，因此可降低光照因素对误差计算的精准度的影响，提高误差精准性，进而使得基于误差优化后的相机内外参能更好地改善纹理图像与目标模型错位的问题。
附图说明
[0017]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
[0018]为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0019]图1是本公开实施例提供的一种图像处理方法的流程图；
[0020]图2是本公开实施例提供的另一种图像处理方法的流程图；
[0021]图3是本公开实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图；
[0022]图4是本公开实施例中的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0023]为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点，下面将对本公开的方案进行进一步描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0024]在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开，但本公开还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施；显然，说明书中的实施例只是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0025]图1是本公开实施例提供的一种图像处理方法的流程图，该方法可以由一种电子设备来执行。该电子设备可以示例性的理解为诸如手机、平板电脑、笔记本电脑、台式机、智能电视等设备。如图1所示，本实施例提供的方法包括如下步骤：
[0026]S110、获取目标模型的纹理图像、纹理图像对应的标量图像、以及纹理图像对应的初始相机内外参，其中，纹理图像包括多个第一像素以及多个第一像素对应的纹理值，标量图像包括多个第二像素以及多个第二像素对应的标量值。
[0027]具体地，目标模型为被三维扫描的模型。
[0028]具体地，目标模型的纹理图像为对目标模型进行扫描所得到的纹理图像，其数量通常为多张。每张纹理图像中包括多个第一像素以及每个第一像素的纹理值，纹理值可以包括颜色值、灰度值、亮度值等中的至少一项。
[0029]具体地，每张标量图像中包括多个第二像素以及每个第二像素对应的标量值，标
量图像中的多个第二像素和与其对应的纹理图像中的多个第一像素一一对应。本领域技术人员应当理解的是，相较于纹理值标量值受光照影响较小，因此，光照对标量图像的影响小于光照对纹理图像的影响
[0030]标量图像的获取方式有多种，下面就典型示例进行说明。
[0031]可选地，标量图像的第一种获取方式如下：对纹理图像进行拉普拉斯变换，得到纹理图像对应的标量图像。进一步可选地，对纹理图像进行拉普拉斯变换之前，还可以先对纹理图像进行降噪处理，以降低噪声干扰。
[0032]具体地，针对每张纹理图像，对其进行降噪处理后再进行拉普拉斯变换即可得到对应的标量图像。
[0033]可选地，标量图像的第二种获取方式如下：获取纹理图像对应的色调图像；对色调图像进行拉普拉斯变换，得到纹理图像对应的标量图像。进一步可选地，获取纹理图像对应的色调图像之前，还可以先对纹理图像进行降噪处理，以降低噪声干扰。
[0034]具体地，每张色调图像中包括多个第三像素以及每个第三像素的色调值，色调图像中的多个第三像素和与其对应的纹理图像中的多个第一像素一一对应。需要说明的是，可以采用任意可能的获取色调图像的方式基于纹理图像获取对应的色调图像，本申请对此不作限定。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取目标模型的纹理图像、所述纹理图像对应的标量图像、以及所述纹理图像对应的初始相机内外参，其中，所述纹理图像包括多个第一像素以及所述多个第一像素对应的纹理值，所述标量图像包括多个第二像素以及所述多个第二像素对应的标量值；基于所述纹理图像、所述标量图像和所述目标模型确定所述初始相机内外参对应的误差；基于所述初始相机内外参对应的误差对所述初始相机内外参进行优化。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述纹理图像对应的标量图像，包括：对所述纹理图像进行拉普拉斯变换，得到所述纹理图像对应的所述标量图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述纹理图像对应的标量图像，包括：获取所述纹理图像对应的色调图像；对所述色调图像进行拉普拉斯变换，得到所述纹理图像对应的所述标量图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述纹理图像、所述标量图像和所述目标模型确定所述初始相机内外参对应的误差，包括：针对所述目标模型上的每个目标三维点，基于所述初始相机内外参从所述纹理图像中确定所述目标三维点对应的至少两个第一像素点，并基于所述至少两个第一像素点的纹理值确定所述目标三维点对应的第一子误差；针对所述目标模型上的每个目标三维点，从所述标量图像中确定所述目标三维点对应的至少两个第二像素点，并基于所述至少两个第二像素点的标量值确定所述目标三维点对应的第二子误差；针对所述目标模型上的每个目标三维点，基于所述目标三维点对应的第一子误差和第二子误差确定所述目标三维点对应的误差；基于各所述目标三维点对应的误差确定所述初始相机内外参对应的误差。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少两个第一像素点的纹理值确定所述目标三维点对应的第一子误差，包括：针对所述至少两个第一像素点中的每个第一像素点对，基于所述第一像素点对中两个第一像素点的纹理值确定所述第一像素点对对应的误差...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵斌涛，江腾飞，林忠威，陈可鸣，贾勇杰，张健，
申请(专利权)人：先临三维科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：