[发明专利]基于单摄像机SFS算法的三维重建方法

说明书

技术领域

本发明属于三维建模及图像处理技术领域，涉及一种基于单摄像机SFS算法的三维重建方法。

背景技术

在计算机视觉中，三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建出物体三维信息的过程。三维模型技术在工业设计、瑕疵检测、逆向工程、机器人导引、地貌测量、医学信息、生物信息、刑事鉴定、数字文物典藏、电影制片、游戏创作素材等等都可见其应用。

三维建模常用方法一是通过三维扫描仪，该方法是主动的向物体投射激光或者结构光等，通过时差测距或者三角测距法获得物体三维表面的距离信息，创建物体几何表面的点云，这些点可用来插补成物体的表面形状，越密集的点云可以创建更精确的模型。大量的点云数据就是对物体表面通过激光进行采样，将点云数据相邻的点拼接为面片，就是物体的三维模型。但是三维扫描仪价格特别昂贵，此外，光学技术不易处理闪亮(高反照率)、镜面或半透明的表面，而激光技术不适用于脆弱或易变质的表面，所以寻找一种实惠的，具有普适性的三维重建方法是很有必要的。

三维建模另一类方法是基于视觉的方法对物体建模，又细分出众多不同的技术方法。使用可见光图像达成建模的方法，又称作基于机器视觉的方式，是今日机器视觉研究主流之一。基于机器视觉的方式，将额外的能量投射至物体，借由能量的反射来计算三维空间信息；然后由待测物表面反射周遭辐射线的方法，达到预期的效果。由于环境中的可见光辐射，是相当容易取得并利用的，大部分这类型的三维重建以侦测环境的可见光为主。获得物体表面反射周遭辐射线的方法主要包括立体视觉法和轮廓法。传统的立体成像系统使用两个放在一起的摄影机，平行注视待重建之物体，测定物体的深度信息对物体建模。轮廓法是使用一系列物体的轮廓线条构成三维形体常见的方式是将待测物放置于电动转盘上，每次旋转一小角度后拍摄其图像，再经由图像处理技巧去除背景并取出轮廓线条，由各角度的轮廓线后建成物体三维模型。基于视觉的三维重建方法并不需要规格太特殊的硬件支持，这类产品往往相当便宜。

基于计算机视觉的三维建模技术具有实际意义，其优势如下：(1)相对于三维扫描仪来说，获取图像的代价很低，而且速度很快；(2)解决了三维重建的纹理映射难题，图像采集的是颜色信息，本身含有丰富纹理信息，而激光扫描获得的只是距离信息没有纹理信息。

现有基于机器视觉的三维建模方法，以轮廓法居多，SFS(Shape From Silhouette)算法就是其中一种。SFS算法是一种根据物体的多幅轮廓图去估计物体外形的一种方法。基于SFS算法进行三维重建的一般方法是拍摄物体一周的多角度的多幅图片，八幅或更多，提取每一幅图片的轮廓，以摄像机的焦点为中心，将轮廓图投影到三维空间，可以得到一个锥形空间，这个空间是一个包含了物体的锥体空间，称为视觉锥体。摄像机拍摄位于转盘上的物体一周的多幅图片，相当于多个摄像机从不同角度去拍摄物体，不同角度的视觉锥体空间的交集是一个不规则形状。当摄像机足够多时，不规则形状就越趋近于物体的外表形状，可以估计出目标物的三维模型。但是现有采用SFS算法在三维重建的过程中存在标定方法成本高，灵活性差的缺点。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于单摄像机SFS算法的三维重建方法，解决了现有三维重建中标定方法成本高，灵活性差的问题。

本发明的技术方案是，基于单摄像机SFS算法的三维重建方法，具体步骤如下：

步骤1：标定摄像机；

步骤2：提取目标轮廓；

步骤3：SFS算法三维重建，在计算机虚拟三维空间坐标系中，设定一个感兴趣的空间，将感兴趣空间均匀的分割为大小相等的离散的体素，对体素在目标轮廓中的投影位置进行预计算，并运用快速体素投影算法寻找内部体素，对所有的内部体素进行组合，得到重建后的三维物体。

本发明的特点还在于，

步骤1具体按照以下步骤实施：

1.1)设定世界坐标系：将标定板放置在三维重建系统的转盘上，设置世界坐标系的方向；

1.2)标定摄像机，具体为：

1.2.1)调整转盘平面至水平，使标定板和转盘的平面平行；调整摄像机位置，使标定板在摄像机的视野范围内；调整摄像机焦距，使标定板在初始位置时图像最清晰；

1.2.2)捕获标定板在初始位置及前后移动状态的图片，实际的三维空间点与图片中的二维空间点存在如下关系：

[像]＝M[物]，

其中M为摄像机投影矩阵，包含参数为摄像机参数；