[发明专利]一种无重复随机复杂纹理的生成方法

说明书

本发明涉及一种无重复随机复杂纹理的生成方法，随机复杂纹理用于提高姿态估计与三维重建之间的稳健性，随机复杂纹理采用特定方法制作而成，在制作成之后，将生成的图案依附在物体表面；随机复杂纹理图案用于增加特征点匹配场景中的特征数量。本发明可以增加三维重建算法的稳健性，特别是在特征匹配阶段与像素级深度估计阶段，在特征匹配阶段，本发明能够显著增加单张照片中检测到的特征点数量，进而为特征匹配与姿态估计提供数量充足的特征点，增加其稳健性；在像素级深度估计阶段，本发明可以帮助单个像素进行深度估计，具体为帮助其中的块匹配方法更加准确的匹配参考图像中的块，进而使深度估计更加稳健，可广泛应用在计算机技术领域。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体是指一种无重复随机复杂纹理的生成方法。

背景技术

在姿态识别与三维重建两种领域中，一种通用的算法是通过特征点匹配的方式来对一对图片之间的相关关系进行检测。目前常见的姿态估计与三维重建技术主要有SFM，SLAM，MVS等，其都采用了基于特征点匹配的方法。特征点匹配的具体过程为：在图像中首先计算所有可能的特征点的位置，然后对所有特征点计算其描述子，然后利用两幅图像各自计算的特征点的描述子进行特征点匹配，进而得出两张图像之间的相关关系。

现有的基于特征点匹配的各种技术均存在一缺陷：即当场景中特征不足时，例如场景中有大量光滑平面时，其稳健性会大大降低，甚至无法工作，这是这种技术先天具有的缺陷性，即假设场景中具有足够的特征用于提取特征点。但实际场景中的许多物体并不具备此性质，其表面常缺少纹理、完全光滑，其中一个例子就是人体皮肤表面，人体皮肤表面多光滑平整，无法为特征提取算法提供足够的特征点，进而导致算法失效。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案为：

一种无重复随机复杂纹理的生成方法，所述随机复杂纹理用于提高姿态估计与三维重建之间的稳健性，所述随机复杂纹理采用特定方法制作而成，在制作成之后，将生成的图案依附在物体表面；所述随机复杂纹理图案用于增加特征点匹配场景中的特征数量。

进一步地，制作所述随机复杂纹理的特定方法包括以下步骤：

(1)生成一个随机纹理图案；

(2)对随机纹理图案进行马赛克像素化，以生成锐利的边缘；

(3)对马赛克进行色阶调整，提高边缘对比度，并基于应用场景调整图案整体亮度；

(4)对图案叠加高斯噪声，增加灰度变化的多样性，规避重复纹理。

进一步地，在步骤(4)中，将生成的带有随机纹理的图案贴附在物体或增加特征点的场景表面。

进一步地，利用计算机算法，从而在步骤(4)中的随机纹理图案上检测出特征点。

采用以上方法后，本发明具有如下优点：

本发明可以增加三维重建算法的稳健性，特别是在特征匹配阶段与像素级深度估计阶段，在特征匹配阶段，本发明能够显著增加单张照片中检测到的特征点数量，进而为特征匹配与姿态估计提供数量充足的特征点，增加其稳健性；在像素级深度估计阶段，本发明可以帮助单个像素进行深度估计，具体为帮助其中的块匹配方法更加准确的匹配参考图像中的块，进而使深度估计更加稳健。

具体实施方式

下面对本发明做进一步的详细说明。

本发明在现有技术的基础上，提供了一种提高姿态估计与三维重建算法稳健性的方法，增加了场景中能够利用的特征数量，进而帮助姿态估计与三维重建算法更有效的识别物体的几何形状，从而克服了现有技术中的缺陷。

在本发明中，采用的技术方案总体为：以特定方式生成一个无重复的复杂纹理图案，而后将图案依附在物体表面。