[发明专利]一种类镜面相关反射点集的获取方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种类镜面相关反射点集的获取方法及系统。

背景技术

目前类镜面物体三维重建问题成为了三维重建技术的研究前沿。类镜面是指有较强镜面反射特征的表面，与之相对的是缺乏镜面反射特征或高光的漫反射表面。漫反射特性的样品表面三维重建方法已经比较成熟，目前已经被应用于多种产业和产品中。这一类三维重建方法以立体视觉为理论基础，分析不同视角下样品表面的固定特征。但是，这些方法通常不能用于重建具有明显高光特性的类镜面。这类样品表面的特征主要来自于对环境特征的反射。因为观察者在类镜面上所观察到的特征与环境有关，观察者在不同位置观察到的特征并不是在物体表面的同一位置，环境变化也会导致特征在物体表面发生移动。因此，对于类镜面/镜面的三维重建需要专门的类镜面三维重建算法。

在目前正在发展中的类镜面三维重建算法中，基于类镜面相关反射点集的镜面重建算法具有很好的发展前景。复杂的弯曲镜面通常包含多个位置不同，但是法线相同的多个点。在假设环境光照无穷远和平行投影相机的条件下，在这些点上可以观察到同一环境特征的反射，将这种现象称为相关反射。在一个复杂镜面上观察到的具有相关反射现象的一组点的集合，被称为类镜面相关反射点集。图1是一个类镜面相关反射点集的例子，图中的镜面兔子模型在至少9个位置可以观察到环境中一个特征明显的三角架的反射图案。简单形状的镜面，例如平面、球面、单凹/凸曲面上不能观察到这个现象。

获得准确的类镜面相关反射点集是类镜面三维重建的基础。类镜面相关反射点集的探测要求算法能够分析类镜面物体的图像或视频，从中探测到环境特征的反射点，并将同一环境特征的反射点匹配为一组类镜面相关反射点集。

目前不存在专用的类镜面相关反射点集探测算法，最接近类镜面相关反射点集探测要求的是图像局部特征匹配算法。图像局部特征是一种用于在图像中识别和匹配物体的同一局部位置的技术。这种技术的假设是：真实世界中的同一物体，在不同照片中出现时，它们在图像局部中的亮度信息内含有可被分析的具有共性的信息。经过多年的发展，与局部特征识别和匹配有关的理论和方法大致被分为局部特征点检测、局部特征描述、局部特征匹配这三个不同的阶段。

局部特征点检测的目的是从图像中筛选出信息量大的候选位置，一般认为，角点的信息量大于边缘，边缘的信息量大于均匀色块。局部特征描述的目的指在检测阶段得到的位置附近的邻域进行一定的计算和数据处理，将其转换为具有某些性质的向量。局部特征匹配的目的是利用上个阶段中得到的图像局部特征的描述性向量的性质进行匹配和查找，通常图像局部的特征向量的匹配被认为图像特征点所在位置处描述的是真实世界中的同一个物体或相似的物体。

目前的图像局部特征检测、描述和匹配算法都不适用于对类镜面相关反射点集的检测、匹配和划分。弯曲镜面对环境图像产生的扭曲往往超出了仿射变换能够描述的范围。由于这类算法通常假设匹配的局部特征满足仿射变换，因此在类镜面上的特征检测和匹配错误率较高。同时，这类图像局部特征匹配算法不能确定多个特征是否属于同一环境特征的反射点，只能找到特征向量最近的两个或多个特征点。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供了一种类镜面相关反射点集的获取方法及系统，能够获取准确的类镜面相关反射点集，对类镜面实现三维重建，具有重要意义。

第一方面，本发明提供一种类镜面相关反射点集的获取方法，包括：

计算类镜面上的多处镜面光流，并确定所述多处镜面光流的运动相关性；

根据所述多处镜面光流的运动相关性，计算镜面相关反射点对；

将每个镜面相关反射点对定义一条边，所述类镜面上所有的镜面相关反射点对定义一个无权无向图，计算所述无权无向图中由多个所述镜面相关反射点对组成的最大团；

在一个最大团中的多个镜面相关反射点对所对应的两个镜面相关反射点之间的平均距离小于预设阈值时，将所述最大团去除，并将剩余的最大团作为最终的类镜面相关反射点集。

可选的，所述计算类镜面上的多处镜面光流，包括：

通过Lucas-Kanade镜面光流的计算方法计算所述类镜面上的多处镜面光流。

可选的，所述确定所述多处镜面光流的运动相关性，包括：

根据所述镜面光流随时间的变化，确定所述多处镜面光流的运动相关性。

可选的，所述在一个最大团中的多个镜面相关反射点对所对应的两个镜面相关反射点之间的平均距离小于预设阈值时，将所述最大团去除，包括：