[发明专利]用于移动设备环境的3D重建方法、相应的程序产品和设备在审
申请号: | 201711247711.9 | 申请日: | 2017-12-01 |
公开(公告)号: | CN108133495A | 公开(公告)日: | 2018-06-08 |
发明(设计)人: | 罗涛;P.罗伯特;V.阿勒奥姆 | 申请(专利权)人: | 汤姆逊许可公司 |
主分类号: | G06T7/586 | 分类号: | G06T7/586;G06T17/00 |
代理公司: | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人: | 于小宁 |
地址: | 法国伊西*** | 国省代码: | 法国;FR |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 重建 图像 相机 移动设备 捕获 移动设备环境 程序产品 对象属性 自动地 检测 聚合 精细 | ||
1.一种用于移动设备(200)的环境的3D重建的方法,所述移动设备(200)包括至少一个相机(201),
其中,所述方法包括:
●通过第一重建方法计算(100)所述环境的至少一个区域的粗略3D重建,
所述第一重建方法考虑了由所述至少一个相机捕获的所述至少一个区域的至少第一图像;
●至少基于至少一个对象属性的检测,自动地确定(110)在所述环境中是否存在至少一个目标部分,
所述检测考虑了所述第一图像中的至少一个图像;
●通过第二重建方法计算(120)所述至少一个目标部分的精细3D重建,
所述第二重建方法至少考虑了由所述至少一个相机捕获的所述至少一个目标部分的第二图像;
●聚合(130)所计算的重建,以便提供所述环境的所述3D重建。
2.根据权利要求1所述的方法,其中所述至少一个对象属性属于包括下列的组:
●表示所述目标部分相对于它的邻域突出的质量的显著属性;
●所述目标部分的几何属性;
●表示所述目标部分的对象分类的类别属性;以及
●所述显著属性、所述几何属性和所述类别属性的加权组合。
3.根据权利要求2所述的方法,所述至少一个几何属性属于包括下列的组:
●空间大小;
●3D点的分布密度;
●平坦性;以及
●形状。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法,其中所述自动地确定(110)还包括:
●通过所述移动设备的用户界面局域化(110a)所述环境中的至少一个局部区域;
在所述至少一个局部区域中自动地确定所述至少一个目标部分。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法,其中所述计算(120)所述至少一个目标部分的精细3D重建还包括:
●通过所述移动设备的用户验证(120a)所述至少一个目标部分;
当所述至少一个目标部分被验证时,执行所述计算精细3D重建。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法,其中所述计算(100)所述环境的至少一个区域的粗略3D重建还包括:
●在第一操作模式中激活(100a)所述至少一个相机,以便捕获所述第一图像。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法,其中所述第一重建方法属于包括下列的组:
●运动恢复结构SfM;
●多视点立体MVS;以及
●同时定位与建图SLAM。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法,其中所述移动设备还包括深度传感器,
并且其中,所述环境的至少一个区域的所述粗略3D重建还考虑了由所述深度传感器传送的所述区域的深度图。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法,
并且其中,所述计算(120)所述至少一个目标部分的精细3D重建还包括:
●在第二操作模式中激活(100b)所述至少一个相机,以便捕获所述第二图像。
10.根据权利要求9所述的方法,其中所述移动设备还包括至少一个闪光灯(202),
其中,在所述第二模式中激活所述至少一个闪光灯,
并且其中所述计算(120)所述至少一个目标部分的精细3D重建执行考虑了光度数据的多视点光度立体方法,所述光度数据是基于所述第二图像和基于所述至少一个闪光灯的所述关联位置,
从所述移动设备的所述至少一个相机的位置估计所述至少一个闪光灯的关联位置。
11.根据作为权利要求2的从属权利要求的权利要求10所述的方法,其中所述多视点光度立体方法还考虑了与所述至少一个目标部分的所述对象属性相关联的反射率。
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