[發(fā)明專利]多幅深度圖像的精確配準方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 200710099491.X
• 申請日: 2007-05-23
• 公開（公告）號: CN101051386A
• 公開（公告）日: 2007-10-10
• 發(fā)明（設計）人: 沈旭昆;齊越;趙沁平;侯飛
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責任公司
• 代理人: 賈玉忠;盧紀

技術領域

本發(fā)明屬于計算機虛擬現(xiàn)實技術領域，具體地說是對多幅深度圖像的整體進行精確配準，消除兩兩配準的累積誤差，用于三維模型的幾何建模。

背景技術

隨著近年來三維掃描技術的迅速發(fā)展，使用三維掃描儀建立物體的三維模型變得越來越普遍。三維掃描儀掃描得到的帶有深度信息的深度圖像，由于一次只能從一個角度掃描模型，所以，多次從不同角度掃描到的深度圖像需要進行拼接，即配準，以得到完整的物體模型。首先要進行兩兩配準，但由于存在累積誤差，兩兩配準后模型可能會出現(xiàn)嚴重的“裂縫”。本方法在兩兩配準的基礎上，對模型整體的進行精確配準，消除兩兩配準的累計誤差，優(yōu)化整體配準結果。

多幅深度圖像的精確配準與兩幅深度圖像的精確配準類似，都采用迭代的方法，逐步提高配準精確度。每次迭代過程中主要包含兩步：搜索對應點和最小化對應點之間的誤差。不同方法的不同之處在于不同的對應點搜索策略、不同的誤差度量方法以及不同的誤差優(yōu)化算法。

多幅深度圖像的精確配準的目標是優(yōu)化整體誤差和消除兩兩配準的累積誤差。文獻1-G.Turk?and?M.Levoy.，Zippered?Polygon?Meshes?from?RangeImages，Proceedings?of?the?21st?annual?conference?on?Computer?graphicsand?interactive?techniques，pp.311-318，1994提出了一種方法，首先得到一個低分辨率的整體模型，然后對每一幅高分辨率的深度圖像利用ICP算法在整體模型上進行配準，最終得到一個高分辨率的整體模型，但在許多情況下往往很難得到這樣一個整體模型。文獻2-Masuda，T.，Sakaue，K.，Yokoya，N.Registration?and?Integration?of?Multiple?Range?Images?for?3-D?ModelConstruction.In?Proc.CVPR.，1996.先將所有的圖像先排成一個序列，然后依次讓每一幅圖像與它前面的所有圖像的并集使用ICP(Y.Chen，G.Medioni.Object?Modeling?by?Registration?of?Multiple?Range?Images.IEEEConference?on?Robotics?and?Automation，pp.2724-2729，1992.)算法進行配準，但這依賴于配準序列的順序，不能很均勻的傳播誤差。文獻3-R.Bergevin，M.Soucy，H.Gagnon，and?D.Laurendeau.Towards?a?General?Multi-ViewRegistration?Technique.IEEE?Trans.Pattern?Anal.Mach.Intell.，Vol.18，No.5，pp.540-547，1996.和文獻4-Benjemaa?R.，Schmitt.F.?Fast?GlobalRegistration?of?3D?Sampled?Surfaces?using?a?Multi-Z-Buffer?Technique.International?Conference?on?3D?Digital?Imaging?and?Modeling(3DIM)，1997.在所有圖像已粗略配準之后，分別讓每一幅深度圖像與其他所有圖像的并集用ICP算法進行兩兩配準，這樣反復循環(huán)后，最終得到收斂結果。但這樣的循環(huán)次數(shù)會很大，計算量很大。文獻5-Neugebauer?P.J.Geometrical?Cloning?of3D?Objects?via?Simultaneous?Registration?of?Multiple?Range?Images[C].Proceedings?of?the?1997?International?Conference?on?Shape?Modeling?andApplications(SMA’97)，1997.將參考點投影到與之重疊深度圖像中得到對應點，并且使用點到切平面的距離作為誤差度量，然后使用Levenberg-Marquardt方法同時優(yōu)化整體誤差，由于使用同時優(yōu)化的方法，效率比前面方法要高，但還需要大量的計算。一個簡單而有效的加速方法是利用兩兩配準的結果預先計算出圖像之間的對應點，多幅深度圖像配準過程中僅僅使用這些對應點進行計算，這樣不需要將所有的數(shù)據(jù)裝入內(nèi)存，可以大大節(jié)省時間和空間，對于處理大模型才更為實際。文獻6-Pulli，K.Multiview?Registration?for?LargeData?Sets.In?International?Conference?on?3D?Digital?Imaging?and?Modeling(3DIM)，1999.利用兩兩配準的結果，將參考點變換到與之對應的深度圖像的坐標系中的點的位置作為其對應點，文中稱其為“虛”對應點，多幅深度圖像配準過程中僅使用這些點作為對應點，然后使用類似于R.Bergevin，和BenjemaaR.的方法配準，由于省去了搜索對應點的過程，在時間和空間上均有較高的效率，但是它的對應點在多幅深度圖像配準過程中不能更新對應點，嚴重依賴兩兩配準的結果。文獻7-Sharp，G，Lee，S.，Wehe，D.Multiview?Registration?of3D?Scenes?by?Minimizing?Error?Between?Coordinate?Frames.IEEE?Trans.PAMI，Vol.26，No.8，2004.特別注意到在回路中兩兩配準結果的不相容性，提出了一種調(diào)整方法，使得每條回路均得到相容的兩兩配準結果，但缺點是它沒有充分考慮不同的兩兩配準的精度不一致。