[發明專利]一種三維重建中前景降干擾提取方法

在審

• 申請號: 202010122413.2
• 申請日: 2020-02-27
• 公開（公告）號: CN111354075A
• 公開（公告）日: 2020-06-30
• 發明（設計）人: 紀剛;杜靖;安帥;楊豐拓
• 申請（專利權）人: 青島聯合創智科技有限公司
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;G06T5/50;G06T7/579;G06T7/11;G06T7/155;G06T7/194
• 代理公司: 青島高曉專利事務所(普通合伙) 37104
• 代理人: 于正河

本發明屬于前景圖像處理的技術領域，涉及一種三維重建中前景降干擾提取方法；其工藝步驟包括：步驟一，計算圖像深度圖；步驟二，根據深度值將深度圖分割成塊；步驟三，刪除面積小的圖像塊、填充深度圖中細小縫隙；步驟四，統計深度值并刪除深度值大于平均深度值兩倍的像素點；步驟五，利用深度圖融合算法計算三維點云；所述方法能夠有效減少三維重建時背景物體對前景干擾，對摻雜在前景中小圖像干擾因素進行捕捉刪除并能夠進行完美修補，有效減少三維點云中的錯誤點，縮小建模范圍，更有利于對圖像中前景物體的建模、觀察和分析，應用場景廣闊。

技術領域：

本發明屬于前景圖像處理的技術領域，涉及一種利用計算機對拍攝圖像進行運動重建過程中的前景提取方法，特別是一種三維重建中前景降干擾提取方法，該方法能夠減少三維重建時背景物體對前景干擾，前景提取效果好。

背景技術：

目前，對監控圖像進行處理時需要進行運動重建，運動重建(Structure fromMotion，SFM)的目標是能夠利用兩個場景或多個場景自動恢復相機運動和場景結構；它是一種自校準的技術能夠自動地完成相機追蹤與運動匹配。一種常用的運動重建解決方案是先計算出每張圖像的相機位姿，然后計算每張圖像的深度圖，最后根據深度圖恢復場景三維點云。

但是圖像拍攝時，除了想要建模的物體之外還會拍攝到一些背景，這些背景不僅增加計算量，而且通常情況下離建模物體較遠，導致建模范圍過大、模型形狀不規則等問題。同時因為圖像中背景信息不夠豐富，導致背景部分建模質量較差。一般情況下，場景重建完成后需要對模型進行裁剪，刪除背景部分。

在現有技術中，公開號為CN110717417A的中國專利，公開了一種深度圖人體前景提取方法及計算機可讀存儲介質，方法包括：在當前幀的深度圖中獲取人臉檢測框或跟蹤框；將人臉檢測框或跟蹤框的中心點作為種子點，并加入種子點隊列；判斷種子點隊列是否為空；若為空，則根據人體前景點集合中的像素點，得到人體前景；若不為空，則取出種子點隊列當前的隊首點，并將隊首點加入人體前景點集合；在當前幀的深度圖中獲取隊首點預設大小的鄰域；確定所述鄰域內各像素點對應的閾值；若鄰域內的一像素點的像素值與隊首點的像素值的差值絕對值小于所述一像素點對應的閾值，則將所述一像素點加入種子點隊列；繼續執行判斷種子點隊列是否為空的步驟，該發明可有效實現人體前景提取并去除地面部分；公開號為CN108447068A的中國專利，公開了一種三元圖自動生成方法，其步驟包括：S1、獲取輸入圖像，并通過窗口連續掃描圖像；S2、在每個窗口中通過邊緣檢測算法提取圖像邊緣，得到輸入圖像的邊緣圖像；S3、根據邊緣圖像得到圖像分割算法的不完全標記輸入圖；S4、通過圖像分割算法和不完全標記輸入圖得到分割結果圖像；S5、根據分割結果圖像得到三元圖。

目前，對獲取圖像進行建模處理過程中，背景增加了建模的計算量，也導致建模范圍大、監控前景占區小、模型不規整等問題，現有前景提取方法對背景干擾的排除效果不好，不能夠實現對圖像的綜合優化。

發明內容：

本發明的目的在于克服現有前景圖像處理存在的缺點，針對當前運動重建過程中現有建模方法中存在大量背景信息、背景干擾明顯、現有前景提取不能兼顧對圖像優化填補的不足，設計提供一種三維重建中前景降干擾提取方法。

為實現上述目的，本發明涉及的一種三維重建中前景降干擾提取方法，其工藝步驟如下：

步驟一，計算圖像深度圖；

步驟二，根據深度值將深度圖分割成塊；

步驟三，刪除面積小的圖像塊、填充深度圖中細小縫隙；

步驟四，統計深度值并刪除深度值大于平均深度值兩倍的像素點；

步驟五，利用深度圖融合算法計算三維點云。

本發明所述步驟一的具體過程為：對拍攝的圖像使用運動重建算法進行特征提取、特征匹配和集束調整步驟，計算出各圖像在空間中的位置，經過密集匹配之后即可獲取各圖像的深度圖。