[發明專利]獲取對象三維模型的方法、裝置、電子設備及系統

有效

• 申請號: 201911025166.8
• 申請日: 2019-10-25
• 公開（公告）號: CN110874864B
• 公開（公告）日: 2022-01-14
• 發明（設計）人: 王琳;郭宇隆;林躍宇;王琛;李國花;張遙;李竹;張吉
• 申請（專利權）人: 奧比中光科技集團股份有限公司
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;G06T7/50;G06T7/33
• 代理公司: 深圳中一聯合知識產權代理有限公司 44414
• 代理人: 葉思

本申請適用于計算機視覺技術領域，提供了一種獲取對象三維模型的方法、裝置、電子設備、系統及可讀存儲介質，所述方法包括：獲取包括待建模對象各個局部的深度圖像序列；對所述深度圖像序列中第一幀深度圖像進行處理，獲得初始的三維網絡結構以及局部的截斷有向距離函數TSDF值；將所述深度圖像序列中其余幀深度圖像配準融合到所述三維網絡結構，并更新所述TSDF值；根據更新后的所述TSDF值對融合后的所述三維網絡結構進行優化與重建，獲得所述待建模對象的三維模型。本申請提供了一種準確性高且計算量小的重建三維模型的方案。

技術領域

本發明涉及計算機視覺技術領域，尤其涉及一種獲取對象三維模型的方法、裝置、電子設備、系統及可讀存儲介質。

背景技術

三維重建是計算機視覺發展的未來核心基礎技術，目前在開發應用的是針對諸如人體這種有特定形貌和特征的群體，在影視娛樂和生活方面的應用。現有的人體三維重建技術主要有4種：1.人體靜止不動，通過多個視點靜態采集RGB或者深度圖，然后融合來重建人體三維模型，該方法的缺點是使用設備多，且需要相互標點，優點是計算過程簡單；2.人體保持姿勢不動，站在不同的角度，由單一深度相機拍攝，然后將3D點云數據融合成人體三維模型，該方法操作簡單，計算簡單，缺點是融合后的三維模型粗糙，不能用于測量；3.人體姿勢不再受限，站在不同的角度，由單一深度相機拍攝，采用動態融合方法進行融合，這種方法較為實用，但準確性不高，實際使用中會遇到網絡無法準確閉合的問題；4.人體姿勢不再受限，站在不同的角度，由單一深度相機拍攝，采用基于先驗模型的動態融合方法進行融合，該方法準確性高，但是計算量較大，不適合實時三維重建和測量。

發明內容

本申請實施例提供了一種獲取對象三維模型的方法、裝置、電子設備、系統及可讀存儲介質，提供了一種準確性高且計算量小的重建三維模型的方案。

第一方面，本申請實施例提供了一種獲取對象三維模型的方法，包括：

獲取包括待建模對象各個局部的深度圖像序列；

對所述深度圖像序列中第一幀深度圖像進行處理，獲得初始的三維網絡結構以及局部的截斷有向距離函數TSDF值；

將所述深度圖像序列中其余幀深度圖像配準后融合到所述三維網絡結構，并更新所述TSDF值；

根據更新后的所述TSDF值對融合后的所述三維網絡結構進行重建與優化，獲得所述待建模對象的三維模型。

通過先對深度圖像序列中第一幀深度圖像進行處理，再融合其余幀深度圖像的信息完成對象的三維重建，一方面，先只需對一幀深度圖像進行處理得到初始三維網絡，減少了數據計算量，從而節省了算力成本，減少了系統資源占用；另一方面，將多幀深度圖像的信息融合到初始的三維網絡，提高了模型重建的精度。

第二方面，本申請實施例提供了一種獲取對象三維模型的裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取包括待建模對象各個局部的深度圖像；

初始模塊，用于對所述深度圖像序列中第一幀深度圖像進行處理，獲得初始的三維網絡結構以及局部的截斷有向距離函數TSDF值；

更新模塊，用于將所述深度圖像序列中其余幀深度圖像配準后融合到所述三維網絡結構，并更新所述TSDF值；

建模模塊，用于根據更新后的所述TSDF值對融合后的所述三維網絡結構進行重建與優化，獲得所述待建模對象的三維模型。

第三方面，本申請實施例提供了一種電子設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如第一方面所述的方法。

第四方面，本申請實施例提供了一種電子設備，所述電子設備配置如第二方面所述的裝置。