[發明專利]一種基于區域配準的深度點云三維重建方法

在審

• 申請號: 201611233141.3
• 申請日: 2016-12-28
• 公開（公告）號: CN106651926A
• 公開（公告）日: 2017-05-10
• 發明（設計）人: 全紅艷;趙含放
• 申請（專利權）人: 華東師范大學
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33;G06T7/593
• 代理公司: 上海藍迪專利商標事務所(普通合伙)31215
• 代理人: 徐筱梅,張翔

技術領域

本發明涉及立體模型的三維重建技術，從彩色圖像的顏色相似性出發，對彩色圖像進行區域分割，將圖像中的物體分割成具有局部相似性的多個區域，并利用深度信息對相鄰區域進行相似度計算，將相鄰的相似區域進行合并。在得到合并的區域后，利用權重信息的迭代更新進行相鄰時刻的區域預匹配，并對預處理后的區域對所對應的點云進行三維配準得到變換矩陣，最后將所有時刻的三維點云按照變換矩陣存儲在柵格立方體中，使用移動立方體算法進行三維表面重建。

背景技術

三維立體模型重建是計算機視覺、機器人系統與計算機圖形學等領域中重要的研究課題。近些年來，由于Kinect等消費級深度采集設備的出現，該技術在虛擬現實、文物修復、醫學成像、三維打印等領域中都有著廣泛的應用。由于設備硬件上的限制，采集的深度數據往往會出現丟失現象。此外，設備的快速移動會導致配準技術的失敗，產生與真實數據誤差較大的三維模型。目前，一些優化技術可以檢測到閉環，逐漸糾正設備位姿，并將誤差分配到逐幀以減少累計誤差帶來的影響。但是，這些辦法沒有真正解決復雜環境下配準偏移的問題，當移動速度較快，或者物體特征信息不豐富時，如何獲取較為精確的三維模型仍然是研究中亟待解決的關鍵問題。

發明內容

本發明的目的是提出一種基于區域配準的深度點云三維重建方法。

本發明的目的是這樣實現的：一種基于區域配準的深度點云三維重建方法，其特征在于，對于采集的彩色圖像與深度數據，采用以下步驟進行處理,即可以實現深度點云的三維重建。

步驟1：對彩色圖像進行區域分割

為對彩色圖像進行區域分割，首先將彩色圖像所有像素點存儲在圖G中，然后使用基于圖的貪心聚類分割方法將彩色圖像過分割成多個區域。具體地，將彩色圖像每個像素初始化為圖G的頂點，像素之間的顏色差異初始化為頂點之間的邊權值。首先計算所有像素之間的顏色差異，計為圖G的邊權值h，按照公式(1)計算：

其中，h_ij是像素點p_i與p_j之間的邊權值，(r_i,g_i,b_i)與(r_j,g_j,b_j)分別是兩個像素點的紅綠藍三個顏色值。為了進一步進行區域分割，首先將圖G中每一個頂點當作一個區域，然后根據公式(2)對每兩個區域進行聚類分析，如果兩個區域滿足公式(2)，那么將他們合并為一塊新區域；

Dif(C_i，C_j)≤min(Int(C_i)+f/|C_i|,Int(C_j)+f/|C_j|) (2)

其中，C_i和C_j是待分割的兩個區域，Dif(C_i，C_j)是連接兩個區域C_i和C_j之間的最小的邊權值，Int(C_i)和Int(C_j)分別為區域C_i和C_j包含的圖所對應的最小生成樹中最大的邊權值。|C_i|和|C_j|分別是區域C_i和C_j中的像素點個數,f是分割的閾值參數，設為50。對所有像素點進行處理后，彩色圖像被過分割成多個區域；

步驟2：對相似的過分割區域進行合并

為了對相似的過分割區域進行合并，首先計算所有區域的協方差矩陣，然后計算相鄰區域的相似度，對相似度小于閾值的區域進行合并。具體地，首先根據公式(3)計算每個區域的協方差矩陣A(u(S))：

其中，c(S)是區域S的中心點的三維坐標，u(S)是區域S對應的三維點云。|u(S)|為u(S)的頂點數量。x是點云上u(S)任意一個點的三維坐標。對A(u(S))進行矩陣的特征分解，得到的三個特征值從大到小分別為w₁(S)、w₂(S)、w_n(S)，對應的三個特征向量分別為T₁(S)、T₂(S)、N(S)；