[發明專利]車身前臉造型參數化模型的全自動提取方法

有效

• 申請號: 201710529163.2
• 申請日: 2017-07-03
• 公開（公告）號: CN107357984B
• 公開（公告）日: 2019-09-27
• 發明（設計）人: 李寶軍;王博;董穎
• 申請（專利權）人: 大連理工大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50;G06T7/10;G06T7/68;G06T7/136;G06T7/13
• 代理公司: 大連理工大學專利中心 21200
• 代理人: 溫福雪;侯明遠

1.一種車身前臉造型參數化模型的全自動提取方法，其特征在于，步驟如下：

(1)參數化模板定義：按照車身前視圖格柵的布局以及車燈的個數，采用2種不同的參數化模板，為單格柵參數化模板和雙格柵參數化模板；

(2)車身前視圖對稱軸提取：車身前視圖為對稱結構，利用對稱軸的位置對車身結構進行分析；借助于CRF-RNN方法提取車身區域，計算車身區域邊界離散點；進一步利用PR-GLS點集配準的方法對邊界離散點集以及水平翻轉的邊界離散點集進行匹配；根據匹配結果得到一系列對稱點對，通過最小二乘法對對稱點對的中點進行直線擬合得到車身前視圖的對稱軸；

(3)圖像旋轉及尺寸調整：根據步驟(2)得到的對稱軸以及車身區域，旋轉圖像以使對稱軸位于垂直方向，并以車身區域為邊界約束裁剪圖像以使車身在圖像中的占比最大化；再采用一致縮放的方法將圖像的寬度縮放至一致；

(4)車身圖像分割：利用gPb圖像分割的方法對車身前視圖圖像進行圖像分割，從分割結果中得到分割結點以及任意兩個結點的聯結路徑；

(5)參數化模型自動重建：

1)圖像特征點提取：首先利用Canny邊界提取算子得到初始的圖像顯著特征點；參數化模型自動重建的優化目標：確保重建的參數化模型與圖像顯著特征點的覆蓋率最大；

2)分割結點之間的最優聯結路徑：對任意兩個結點，從分割的結果中得到多條聯結路徑，對每一條路徑均擬合為二次貝塞爾曲線，選擇對顯著特征點覆蓋率最大的一條路徑為兩結點之間的最優路徑；

3)參數化模型自動重建：將前視圖參數化模型分為四部分：外輪廓、車窗、前視圖格柵和車燈；對每一部分的關鍵點列，結合關鍵點之間的位置拓撲約束以及特征曲線的形狀約束，利用動態規劃的方法，以最大覆蓋率為目標依次對四部分進行參數化模型的精確提取。