[发明专利]一种单幅图像的三维配准方法

说明书

本发明涉及一种单幅图像的三维配准方法，包括相机标定、交互式建模和相机注册三个步骤，所述相机标定步骤中采用网格法提取粗精度消隐点，并结合采用PClines空间转换和对齐直线点检测算法对所述粗精度消隐点提纯得到候选消隐点，对所述候选消隐点进行优化更新得到典型消隐点，以所述典型消隐点为相机标定特征建立曼哈顿世界模型约束，对所述典型消隐点进行分析，得出相机的内外参数，包括焦距和旋转矩阵，所述相机注册步骤主要使用基于直线特征对齐的方法将三维模型配准并注册到统一的三维场景中。本发明能够克服基于几何投影信息的单幅图像三维配准技术的误差累积较多的缺点，得到更加准确的三维重建效果。

技术领域

本发明涉及一种单幅图像的三维配准方法，尤其涉及一种基于几何投影信息的以消隐点为特征进行相机标定的单幅图像三维配准方法。

背景技术

三维重建是通过运用二维图像中的基本信息来恢复三维空间信息，也就是需要研究二维图像中的点、线、面的二维坐标与三维空间中对应的点、线、面之间的匹配关系，从而对空间物体的大小和位置关系进行定量配准分析。由于具备过程简单、速度快、投入少、效率高等优点，用单幅图像进行三维重建配准越来越多地得到人们的重视。现有的单幅图像配准方法，主要可分为三大类别：

1、基于特征统计学习方法。这种方法建立在大型的目标数据库基础上,将数据库中的目标与重建目标进行特征比对，建立概率函数，通过概率大小进行目标深度的配准。目前已用的概率模型有马尔科夫模型、隐马尔科夫模型等。

2、基于形状恢复技术。此方法的核心在于抽取二维图像中的三维线索(例如立体光、阴影、轮廓、纹理、运动等)，进行物体的三维形貌恢复、配准。目前大多数形状恢复技术的基础是朗伯体反射图方程，它对成像条件、光学特征都做了理想假设。

3、基于图像中的几何投影信息。其基本原理是利用图像中含有的大量几何属性的约束进行相机或平面标定，从而估计相机的内外参数，然后对图像建立数字化模型，最后完成三维模型的配准和重建。

基于特征统计学习方法的单幅图像三维配准虽然取得了较好的效果，但当图像与目标数据库不一致时，效果不够理想，甚至完全背离。配准效果对目标数据库的依赖性很强，而精准、全面的目标数据库获取难度很高，所以此种方法较其余两种方法成本和难度较高。

基于形状恢复技术的配准方法对光线和灰度要求较大，需要对图像的光度和灰度做预处理，并且图像分辨率高低和前景背景灰度差别都会影响配准的效果，而且此项技术若没有其它约束条件,对形如凸面和凹面等曲面物体不能实现唯一匹配与重建。

基于几何投影信息的单幅图像三维配准技术对含有几何结构的目标图像取得了较理想的效果，但是测量误差累积较多。因此，如何更准确地获取几何特征从而减少配准误差，是值得研究的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种单幅图像的三维配准方法，能够克服基于几何投影信息的单幅图像三维配准技术的误差累积较多的缺点，得到更加准确的三维重建效果。

本发明的技术方案是：

一种单幅图像的三维配准方法，包括三个步骤：一、相机标定步骤：对单幅图像检测直线信息并提取消隐点，以所述消隐点作为特征计算出相机的内外参数即标定信息，包括焦距和旋转矩阵；二、交互式建模步骤：利用所述标定信息进行结构约束，以此完成交互式三维场景结构的建模；三、相机注册步骤：将分布在一个或多个局部世界坐标系中的三维场景结构注册到统一的三维场景中，得到最终的三维配准重建效果；其中，所述相机标定步骤中采用网格法提取粗精度消隐点，采用PClines空间转换和对齐直线点检测的算法对所述粗精度消隐点提纯得到候选消隐点，对所述候选消隐点进行优化更新得到典型消隐点，以所述典型消隐点为相机标定特征建立曼哈顿世界模型约束，对所述典型消隐点进行分析，得出相机的内外参数。