[发明专利]基于深度变分模型的空间显著性区域提取方法

权利要求书

1.基于深度变分模型的空间显著性区域提取方法，其特征在于包括以下步骤： 

步骤1，进行相机校正； 

在世界坐标系中，相机位姿T_cw可以表示为如下矩阵： 

T_cw＝[R_cw,t_cw]         (1) 

式中，下标cw表示从世界坐标系到当前相机坐标系，T_cw∈SE(3)，且SE(3)：＝{[R，t]|R∈SO(3)，t∈R³}。t_cw、R_cw由六元组ξ＝(μ₁，μ₂，μ₃，μ₄，μ₅，μ₆)表示，即： 

式中，μ₁，μ₂，μ₃为相机在世界坐标系下的坐标，μ₄，μ₅，μ₆分别为世界坐标系下相机沿x,y,z方向上的旋转向量，ξ的数学表达式如下： 

相机的位姿T_cw建立了相机坐标系下点P_c到世界坐标系下点P_w的变换关系，即： 

P_c＝T_cwP_w         (4) 

在相机坐标系下，三维空间点到像平面上的投影定义为： 

π(p)＝K(x/z,y/z,1)^T      (5) 

式中，P∈R³的三维空间点，x,y,z为该点的坐标值，K为相机的内参矩阵，f_u,f_v为相机焦距，u₀,v₀为像平面中心坐标；根据当前坐标的深度值d，利用逆向投影法确定当前空间三维点坐标p，其坐标关系表示为： 

式中，为u的齐次表达式； 

采用FOV模型实现对单目相机的矫正，其数学描述如下： 

r_u＝||x_u|| 

式中，x_u为像素归一化坐标，u_d为畸变后像素坐标，ω为畸变系数，r_d,r_u分别为矫正前后归一化坐标到坐标系中心的距离； 

利用上述相机模型，将图像像素坐标映射到归一化坐标平面，同时结合相机内参数矩阵K，实现图像畸变矫正，即： 

u＝Kx_n        (9) 

步骤2，基于变分模型的深度图的建立与求解； 

步骤3，显著性粗提取； 

原图像经显著性滤波器算法处理，获得初始显著性图OSM和亮度特征图IFM； 

步骤4，显著性精细提取； 

步骤5，显著性区域三维重建； 

将提取的显著性区域范围反投影到深度图，获取显著性区域的深度图，结合相机投影模型实现当前环境下三维显著性区域的重建。