[發明專利]一房一景數字看房系統有效
| 申請號: | 201410120662.2 | 申請日: | 2014-03-28 |
| 公開(公告)號: | CN104952099A | 公開(公告)日: | 2015-09-30 |
| 發明(設計)人: | 廖永斌 | 申請(專利權)人: | 蘇州美谷視典軟件科技有限公司 |
| 主分類號: | G06T15/00 | 分類號: | G06T15/00;G06Q50/16 |
| 代理公司: | 南京理工大學專利中心 32203 | 代理人: | 朱顯國 |
| 地址: | 215513 江蘇省蘇州市常熟市*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一房一景 數字 系統 | ||
技術領域
本發明屬于信息處理領域,更具體的一種信息化處理的全方位展示一房一景的數字看房系統。?
背景技術
數字化發展的今天,所有的信息展示可以通過計算機全景展現,而現階段發展起來的三維可視化選房系統集成了可隨意觀賞的虛擬樣板間,購房者通過鍵盤及鼠標的操控,可實現虛擬樣板房多角度漫游參觀,強烈的身臨現場感覺,讓購房者在交互操作中感受將來“家”的溫馨。?景觀房是房屋價值的重要組成部分,三維可視化選房系統通過對窗外景觀進行真實模擬,購房者可站在虛擬樣板房的陽臺或窗邊,欣賞優美逼真的園林景觀,提前體驗景觀房的價值!三維可視化選房系統這項獨有的功能將樓盤的區位價值、景觀優勢表現地淋漓盡致。?
三維戶型鑒賞系統把精美裝修后的戶型模型以最逼真的三維樣式展示出來,系統包括:戶型詳細尺寸信息顯示、陽光朝向、承重墻顯示、360度旋轉觀看、放大縮小、方向顯示等功能。基于這些功能,購房者可以輕松、直觀地了解戶型格局,并能合理地預判未來裝修的圖景。?交互式三維沙盤展示系統,將擬建樓盤1:1精確地仿真于計算機平臺上,包括全景鳥瞰、周邊環境展示等功能。通過簡單的操作即可了解更為詳細的樓盤信息,使樓盤更加直觀的展現。?
現有技術中,存在如下問題:三維展示真正發展,需要高質量的制作設備,但費用昂貴,在有高質量設備的前提下,又如何制作出最舒適觀看的節目,需要觀念更新、制作技巧以及制作經驗。有專家指出,人才和創意是三維產業良性發展的根本,國內目前奇缺三維專業人才。三維電視內容匱乏,三維標準又不統一,即使有先進的終端設備,但是匹配又成為一個問題等等。?
發明內容
1、本發明的目的。?
本發明提出的一房一景看房系統,是通過將二維圖像信息轉換成三維圖像后,提供給客戶一個全方位立體的展示戶型的體驗,通過本發明的改進能夠提高三維圖像的清晰度,解決的現有的轉換設備非常昂貴的問題。?
2、本發明所采用的技術方案。?
一房一景數字看房系統,輸入先驗二維圖像信息信息,首先隨機定義出二維關鍵幀,將關鍵幀做前背景分離,并通過簡單的人機交互過程對關鍵幀中主要目標的相關基本信息進行標記,當關鍵幀圖像被分割完成后,相關目標物體的差值度信息即可生成,當關鍵幀的核心信息標記出后,系統可生成關鍵幀的差值度圖從而用來生成關鍵幀對應的三維圖像幀,其它非關鍵幀的差值度圖將根據關鍵幀的差值度圖自動化的生成,關鍵幀差值度信息的獲取和基于關鍵幀差值度信息的非關鍵差值度信息迭代后,系統將根據關鍵幀的差值度信息和與關鍵幀的相對關系信息動態自動化的生成非關鍵的差值度圖,最后輸出為戶型展示三維圖像。?
優選的所述的基于差值度圖轉換三維采用如下方法:灰度?0?代表最遠點,灰度?255?代表最近點。每個差值度圖都對應唯一的一幅二維圖像,以差值度圖為線性量化的情況為代表,圖像中所有像素的差值度可由如下公式計算得到:?
其中,,圖像中表示最遠和最近點的差值,制定了所有深度圖的灰度級。
在本發明的一具體實施例中,優選的值為255。?
在本發明的另一具體實施例中,在所述的先驗二維圖像信息之前,先對二維圖像信息進行預處理,將圖像中任意像素的值按照取周圍像素的平均值重新計算,通過引入中心像素與周圍像素的差值來進一步確定中心像素值,具體按照如下公式進行計算:
其中為確定像素權重的權值,所有像素權值加和為1,的計算方法如下:
和這兩個參數代表了的重復濾波次數,是空間高斯權重。
在本發明的另一具體實施例中,所述的前背景分離,將二維圖像進行分類,定義每一類的圖心,標記圖心位置;然后將每個點與距離最近的圖心進行匹配,在圖像所有點都被匹配至最近的圖心,然后計算每一類的重心,待處理的圖像或圖像被清晰的分為前景像素和背景像素,并將背景像素值設定為不變或歸零。優選的最佳分類個數為2。?
在本發明的另一具體實施例中,對所述的前景差值度進行校正,將目標圖像縱向分層,然后物體平均差值生成,最后對目標物體像素的差值進行分配。?
3、本發明的有益效果。?
(1)應用圖像預處理的方法對二維圖像進行預處理有效的降低了二維轉三維步驟的錯誤率。?
(2)本發明使用分類算法對預處理過后的圖像進行分類,從而得到前景背景分離的賦予差值度的圖像。?
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