[发明专利]三维模型追踪中外点滤除方法和装置

权利要求书

1.一种三维模型追踪中外点滤除方法，其特征在于，包括：

在当前帧图像中提取轮廓；

获取基于轮廓采样点的颜色模型，所述颜色模型是轮廓的边缘每个点的颜色概率分布模型或者全局的颜色概率分布模型；

读入下一帧图像，根据运动模型预测轮廓在下一帧中的初始位置，并根据初始位置在下一帧中优化轮廓；

以颜色模型为基础，计算轮廓采样点颜色概率分布的能量值，并根据计算的能量值滤除外点；

求解下一帧姿态，并将下一帧替换为当前帧。

2.根据权利要求1所述的三维模型追踪中外点滤除方法，其特征在于，所述在当前帧图像中提取轮廓，具体包括：

根据当前帧的姿态，将三维物体的轮廓投射到二维图像上，其中在算法中假设图像在轮廓对应的位置出现轮廓，从而来求解轮廓。

3.根据权利要求1所述的三维模型追踪中外点滤除方法，其特征在于所述获取基于轮廓采样点的颜色模型，具体包括：

统计以轮廓采样点为中心的预设范围内的颜色分布，统计轮廓采样区域内各个点的颜色值，对颜色值进行量化，计算量化后轮廓采样区域中各个颜色出现的概率，形成各个点的颜色概率分布模型；在每一帧追踪结束后重新计算轮廓边缘各个点的颜色概率分布模型，或者以预设的速率更新轮廓边缘各个点的颜色概率分布模型；

或者，

统计轮廓所有采样点的预设范围内的颜色分布，对颜色值进行量化，计算量化后每种颜色在轮廓采样区域出现的概率，形成轮廓全局的颜色概率分布模型；在每一帧追踪结束后重新计算轮廓所有采样点的概率分布形成全局颜色概率分布模型；或者，以预设的速率更新全局颜色概率分布模型。

4.根据权利要求1所述的三维模型追踪中外点滤除方法，其特征在于，所述读入下一帧图像，根据运动模型预测轮廓在下一帧中的初始位置，并根据初始位置在下一帧中优化轮廓，具体包括：

读入下一帧图像，根据运动模型预测上一帧提取到的轮廓采样点在下一帧中可能出现的初始位置，根据初始位置在下一帧中搜索边缘以优化轮廓。

5.根据权利要求1所述的三维模型追踪中外点滤除方法，其特征在于，所述基于轮廓采样点的概率分布的能量值通过能量函数E计算，所述能量函数E的计算公式为：

E＝-log(P(Φ|Ω))

其中，I_c(x)表示当前帧下x坐标处的像素值；

Ω为轮廓采样点的采样区域；

P_f(I_c(x))表示当前颜色在全局前景的颜色模型中的后验概率；

P_b(I_c(x))表示当前颜色在全局后景的颜色模型中的后验概率；

Φ(x)为有向距离场，当x在前景时，其返回正向的距离，当x位于背景时，其返回负向的距离；

He(x)赋予采样区域内距离采样点越近的点越大的权重。

6.一种三维模型追踪中外点滤除方法，其特征在于，包括：

当前帧提取特征点；

获取基于特征点的颜色模型，所述颜色模型是各个特征点的颜色概率分布模型或者所有特征点的全局颜色概率分布模型；

读入下一帧图像，根据运动模型预测特征点的位置，并根据初始位置在下一帧中搜索对应的特征点；

以颜色模型为基础，计算特征点概率分布的能量值，并根据计算的能量值滤除外点；

求解下一帧姿态，并将下一帧替换为当前帧。

7.根据权利要求6所述的三维模型追踪中外点滤除方法，其特征在于，所述当前帧提取特征点，具体包括：

根据三维图像追踪得到的姿态确定需要在图像中计算的区域，在区域内提取角点并计算相应的描述子生成特征点。