[发明专利]基于低质量RGB-D数据的场景恢复方法及装置

权利要求书

1.一种基于低质量RGB-D数据的场景恢复方法，其特征在于，所述方法包括：

获取RGB-D图像，并对所述RGB-D图像进行拼接，得到过分割拼接后的场景点云；

根据语义关系以及点云分类器，通过执行如下处理，将所述场景点云与模型库中的模型进行匹配：采用自顶向下的匹配方式识别场景点云，并判断是否满足预设的置信度，若是则将所述场景点云与识别出的物体模型进行匹配；否则，将所述场景点云分割成不可能属于同一物体的两个以上部分；将分割后得到的场景点云重复执行识别场景点云步骤至判断是否满足预设的置信度之后的步骤之间的处理流程；其中，所述语义关系为从扰动后的模型中提取得到的物体之间的语义关系，所述点云分类器为针对每一类别的物体模型分别训练出基于点云的分类器；

提取所述场景点云中未能匹配模型的小物体的轮廓，根据所述语义关系与所述模型库中的模型进行轮廓匹配。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取RGB-D图像的步骤之前，所述方法还包括：

对模型库中的模型进行模拟现实世界场景的扰动，并从扰动后的模型中提取物体之间的语义关系；

针对所述模型库中每一类别的物体模型分别训练出点云分类器。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对模型库中的模型进行模拟现实世界场景的扰动的步骤，包括：

多次更新模型库中小物体模型的位置和朝向对所述模型库中的模型进行模拟现实世界场景的扰动，并从扰动后的模型中提取物体之间的语义关系。

4.根据权利要求1至3中任一所述的方法，其特征在于，所述将所述场景点云分割成不可能属于同一物体的两个以上部分的步骤，包括：

采用RANSAC方法检测所述场景点云中的平面，然后将检测得到的平面删除，根据连通性对删除所述平面后得到的场景点云进行过分割。

5.一种基于低质量RGB-D数据的场景恢复装置，其特征在于，所述装置包括：

图像处理模块，用于获取RGB-D图像，并对所述RGB-D图像进行拼接，得到过分割拼接后的场景点云；

点云匹配模块，用于根据语义关系以及点云分类器，通过执行如下处理，将所述场景点云与模型库中的模型进行匹配：采用自顶向下的匹配方式识别场景点云，并判断是否满足预设的置信度，若是则将所述场景点云与识别出的物体模型进行匹配；否则，将所述场景点云分割成不可能属于同一物体的两个以上部分；将分割后得到的场景点云重复执行识别场景点云步骤至判断是否满足预设的置信度之后的步骤之间的处理流程；其中，所述语义关系为从扰动后的模型中提取得到的物体之间的语义关系，所述点云分类器为针对每一类别的物体模型分别训练出基于点云的分类器；

轮廓匹配模块，用于提取所述场景点云中未能匹配模型的小物体的轮廓，根据所述语义关系与所述模型库中的模型进行轮廓匹配。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

语义关系模块，用于对模型库中的模型进行模拟现实世界场景的扰动，并从扰动后的模型中提取物体之间的语义关系；

点云分类器模块，用于针对所述模型库中每一类别的物体模型分别训练出点云分类器。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述语义关系模块具体用于：

多次更新模型库中小物体模型的位置和朝向对所述模型库中的模型进行模拟现实世界场景的扰动，并从扰动后的模型中提取物体之间的语义关系。

8.根据权利要求5至7中任一所述的装置，其特征在于，所述点云匹配模块，还用于：

采用RANSAC方法检测所述场景点云中的平面，然后将检测得到的平面删除，根据连通性对删除所述平面后得到的场景点云进行过分割。