[發明專利]一種基于單張圖片的建筑物俯視輪廓的快速提取方法

有效

• 申請號: 201410458631.8
• 申請日: 2014-09-10
• 公開（公告）號: CN104240247B
• 公開（公告）日: 2017-04-12
• 發明（設計）人: 熊曦;楊錚;劉云浩;孫家廣
• 申請（專利權）人: 無錫儒安科技有限公司
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13;G06T15/00
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司11332
• 代理人: 胡彬,路凱

技術領域

本發明涉及計算機視覺領域，尤其涉及一種基于單張圖片的建筑物俯視輪廓的快速提取方法。

背景技術

三維重構在計算機視覺領域一直以來是個被深入研究但依然還存在很多未解問題的話題。三維重構在各種應用場合、生活場景中都起到了重要的作用，例如機器人的視覺導航、城市三維地圖的重建等。從非俯視圖片中提取建筑物頂部輪廓在某種程度上可以視為三維重構的子問題。現有的某些基于多張圖片或者視頻(等價于多張圖片)的三維重構的技術方案是利用空間幾何關系的約束(例如三角定位法)來估算圖片里每個特征點的深度來進行三維重構。而基于單張圖片的三維重構往往需要復雜的機器學習或者基于一些假設的求解線性規劃的方法。其中一種方法認為大多數三維場景可以被分割為許多小塊的近似平面，因此輸入一張圖片后，它先用超像素分割算法把圖片里的三維場景分割為許多近似平面的超像素，然后對于每個超像素平面，它試圖推測其位置和朝向。對于人們來講，超像素的位置信息可以從不同的視覺深度線索來判斷，比如草坪的材質從近處看和從遠處看就不太一樣；綠色的部分更可能是地上的草；藍色的部分更可能是天空等等。因此文中通過有指導學習的方法先事學習這些視覺線索和不同深度之間的關系。具體的學習算法采用了馬爾科夫條件隨機場，這樣就可以考慮鄰近超像素平面之間相對深度的約束。例如兩塊相鄰的圖塊更可能是同一個深度或者甚至是共平面的，而不是相距很遠的。然后再根據事先學習好的知識推斷圖片中每個超像素塊的三維關系。但是，這種方法的計算量大，常常需要較大的時延來計算出結果，且精度低，需要事先進行有指導學習。

發明內容

本發明的目的在于通過一種基于單張圖片的建筑物俯視輪廓的快速提取方法，來解決以上背景技術部分提到的問題。

為達此目的，本發明采用以下技術方案：

一種基于單張圖片的建筑物俯視輪廓的快速提取方法，假設圖片中目標建筑為最高建筑，且圖片里的場景符合曼哈頓世界假設，該方法步驟如下：

A、利用線段檢測算法從圖片中檢測出所有線段；

B、從圖片頂部開始，查找建筑物上最高的線段即目標建筑頂部輪廓的線段，并選取找到的第一根線段的端點作為根節點；

C、依據線段相對水平面上兩個消點的位置，將從所述根節點起查找出的所有線段分為兩類；

D、根據步驟C中的兩類線段生成兩條新線段，其中，所述兩條新線段的方向為每類線段的平均方向，兩條新線段的長度為每類線段中最長線段的長度；

E、把所述新線段鏈接到根節點上，并將新線段的另一個端點作為新的根節點，重新執行步驟C，開始重復添加新的線段，直至從所述新的根節點起再也找不到新的線段，從而得到所述目標建筑頂部輪廓線段的鏈表；

F、根據線段所屬消點的類型以及線段的朝向校正它們之間的夾角，獲得目標建筑物的俯視輪廓。

特別地，所述步驟F中根據線段所屬消點的類型以及線段的朝向校正它們之間的夾角，具體包括：

根據線段所屬消點的類型以及線段的朝向校正它們之間的夾角，計算公式如下：