[發(fā)明專利]基于二維圖像局部變形的三維配準方法

有效

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• 申請日: 2017-12-28
• 公開（公告）號: CN108182699B
• 公開（公告）日: 2019-11-08
• 發(fā)明（設計）人: 董華宇;鄭文濤;王國夫
• 申請（專利權）人: 北京天睿空間科技股份有限公司
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33
• 代理公司: 北京市卓華知識產權代理有限公司 11299
• 代理人: 陳子英

本發(fā)明涉及一種基于二維圖像局部變形的三維配準方法，其包括初步配準、局部變形和精確配準三個主要步驟，首先調整三維模型場景與二維圖像場景一致，通過選擇三維坐標點對應圖像坐標點計算投影矩陣，將二維圖像投影到三維模型完成初步配準，而后在二維圖像中選擇與三維模型配準錯誤的坐標，利用移動最小二乘法局部變形，使錯誤坐標移動到正確位置；最后計算出二維圖像全部區(qū)域或變形所針對區(qū)域的坐標映射表，利用坐標映射表重新調整二維圖像，將新二維圖像投影到三維模型完成最終配準。本發(fā)明有利于減小初步配準產生的誤差，尤其是局部誤差，進而獲得更好的三維配準效果。

技術領域

本發(fā)明涉及一種基于二維圖像局部變形的三維配準方法。

背景技術

三維配準是將二維圖像中的基本信息(點、線、面的二維坐標及像素等)與三維空間信息(點、線、面的三維坐標及紋理等)匹配融合，需要定量配準分析空間物體的大小和位置關系。現(xiàn)有圖像三維配準方法主要可分為三大類別：

1)基于特征統(tǒng)計學習方法。該方法建立在大型的目標數(shù)據庫基礎上,將數(shù)據庫中的目標與實際目標進行特征比對，建立概率函數(shù)，通過概率大小進行目標深度的配準。目前已用的概率模型有馬爾科夫模型、隱馬爾科夫模型等。

2)基于形狀恢復技術。此方法的核心在于抽取二維圖像中的三維信息(立體光、陰影、輪廓、紋理、運動等)，進行物體的三維恢復、配準。目前大多數(shù)形狀恢復技術的基礎是朗伯體反射圖方程，它對成像條件、光學特征都做了理想假設。

3)基于圖像中的幾何投影信息。其基本原理是利用圖像中含有的大量幾何屬性的約束進行相機或平面標定，從而估計相機的內外參數(shù)，然后對圖像建立數(shù)字化模型，最后完成三維模型的配準。

然而，盡管上述三類配準技術分別在各自適應的場合取得了成功，但依然存在各自的局限性或缺陷。其中，基于特征統(tǒng)計學習方法的單幅圖像三維配準雖然取得了較好的效果，但當圖像與目標數(shù)據庫不一致時，效果不夠理想，甚至完全背離。配準效果對目標數(shù)據庫的依賴性很強，而精準、全面的目標數(shù)據庫的獲取難度很高，所以此種方法較其余兩種方法成本和難度較高。基于形狀恢復技術的配準方法對光線和灰度要求較大，需要對圖像的光度和灰度做預處理，并且圖像分辨率高低和前景背景灰度差別會影響配準的效果；而且此項技術若沒有其它約束條件,對形如凸面和凹面等曲面物體不能實現(xiàn)唯一匹配。基于幾何投影信息的單幅圖像三維配準技術對含有幾何結構的目標圖像取得了較理想的效果，但是測量誤差累積較多，而且二維圖像形變影響局部配準效果，如果能夠較好地消除這些缺陷，這類方式不失為一種適應性更強的操作簡潔、速度快、投入少、效率高的配準方法。因此，如何在現(xiàn)有基于圖像中幾何投影信息的配準技術的基礎上，更準確地獲取幾何特征從而減少配準誤差，是值得研究的問題。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的是在現(xiàn)有現(xiàn)有基于圖像中幾何投影信息的配準技術的基礎上，提供一種基于二維圖像局部變形的三維配準方法，以減小初步配準產生的誤差，尤其是局部誤差，進而獲得更好的三維配準效果。

本發(fā)明的技術方案是：一種基于二維圖像局部變形的三維配準方法，包括下列步驟：

計算投影矩陣：調整三維模型場景與二維圖像場景一致，在三維模型和二維圖像上選擇實際對應的若干對匹配點，所述匹配點的數(shù)量不少于6對，依據各對匹配點的坐標，計算出三維模型坐標點在二維圖像上的投影矩陣；

初步配準：依據所述投影矩陣，進行二維圖像和三維模型的初步配準；

選取原始控制點：在配準錯誤的區(qū)域，在原始二維圖像上選擇若干易于分辨的特征點做為精確配準的原始控制點，形成原始控制點集；

確定目標控制點：在三維模型中確定分別與各原始控制點實際對應的三維坐標點，依據投影矩陣計算出形成這些三維坐標點的二維圖像坐標點并以此作為目標控制點，形成目標控制點集；