[发明专利]基于深度图像采集设备的实时三维建模方法及系统

说明书

本发明属于三维建模技术领域，具体涉及一种基于深度图像采集设备的实时三维建模方法及系统，通过多台深度图像采集设备从多个角度获取物体的图像数据和深度数据，通过空间几何关系确定三维模型的三维空间坐标，通过空间相邻的三点快速重建模型表面，并通过图像数据对模型表面进行贴图，还原物体表面的真实颜色和纹理。本发明提供的基于深度图像采集设备的实时三维建模方法及系统，建模过程高效简单，可以实时完成三维建模；通过深度图像采集设备可以实现高精度建模，同时，可以真实还原物体表面颜色和纹理；实现的设备结构简单，大大降低了三维建模的成本。

技术领域

本发明涉及三维建模技术领域，具体涉及一种基于深度图像采集设备的实时三维建模方法及系统。

背景技术

物体三维模型应用领域十分广泛，如设计仿真、虚拟现实、3D电影等领域。现有的三维建模方法有双目立体视觉技术、三维激光扫描仪建模等。基于双目立体视觉技术的三维建模方法，需要对两幅存在视差的图像进行畸变修正、立体匹配等复杂的运算处理，建模速度慢、实时性较差，建模精度较低。基于三维激光扫描仪的建模方法，采用的设备复杂昂贵，成本较高，无法得到广泛的应用。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供的一种基于深度图像采集设备的实时三维建模方法及系统，高效简单、精度高、成本低，并且可以真实还原物体表面颜色和纹理。

第一方面，本发明提供的基于深度图像采集设备的实时三维建模方法，包括：通过多台深度图像采集设备分别从多个角度获取欲重建物体的图像数据和深度数据；根据标定顺序，整合所有深度数据得到第一有序点阵；提取所述第一有序点阵中属于前景图像的点；

根据点的深度数据、点在所述第一有序点阵中的位置信息和通过定标获取的空间几何关系，计算所述第一有序点阵中属于前景图像的点在三维空间坐标系中的坐标；合并三维空间坐标相同的点，根据点合并结果，重新排列所述第一有序点阵得到第二有序点阵；将所述第二有序点阵网格化得到单元面和网格链接数据；根据所述图像数据对所述单元面进行贴图，得到每个单元面的贴图数据和UV布局图；最终确定三维模型数据，所述三维模型数据包括顶点数据、所述网格链接数据、所述UV布局图、所述贴图数据。

本发明提供的基于深度图像采集设备的实时三维建模方法，通过多台深度图像采集设备从多个角度获取物体的图像数据和深度数据，通过空间几何关系确定三维模型的空间坐标，通过点阵数据网格化快速重建模型表面，并通过图像数据对模型表面进行贴图，还原物体表面的真实颜色和纹理。实施例提供的基于深度图像采集设备的实时三维建模方法不存在复杂的计算，高效简单，可以实时完成建模，建模速度高达每秒100次；通过深度图像采集设备可以实现高精度建模，同时，可以真实还原物体表面颜色和纹理；实现的设备结构简单，大大降低了建模的成本；本实施例的方法适用于多种形式的深度图像采集设备，相比一般的建模方法应用范围，深度图像采集设备精度有多高，通过本实施例的方法建立的模型的精度就有多高。

优选地，所述提取所述第一有序点阵中属于前景图像的点，包括：将所述第一有序点阵中的点的深度数据与第一深度阈值和第二深度阈值比较，若所述点的深度数据在所述第一深度阈值与所述第二深度阈值之间，则确定所述点属于前景图像。

优选地，所述将所述第二有序点阵网格化得到单元面和网格链接数据，包括：对所述第二有序点阵中的点进行编号，将所述第二有序点阵中第一行第一列、第一行第二列和第二行第一列的三个点组成一个单元面，并生成所述单元面对应的网格链接数据，所述网格链接数据为组成单元面的三个点的编号按顺序形成的数组，依次类推，完成所述第二有序点阵中所有点的网格化，得到所有单元面对应的网格链接数据。

优选地，所述根据所述图像数据对所述单元面进行贴图，得到每个单元面的贴图数据和UV布局图，包括：根据组成所述单元面的三个点，从所述图像数据中提取相应区域的图像作为所述单元面的贴图数据，并建立所述贴图数据与所述单元面之间的索引关系存入UV布局图。