[发明专利]一种基于靶标三维模型纹理影像的前后形变量检测方法

说明书

本发明公开了一种基于靶标三维模型纹理影像的前后形变量检测方法，包括以下步骤：S1.分别获取毁伤前后的三角网络模型，进而分别获取毁伤前后的三角网络模型相应的OBJ文件从而得到毁伤前后的模型顶点数据集，并对毁伤前后的三角网络模型分别进行预处理；S2.基于PCA算法对毁伤前后的三角网络模型进行初始定位；S3.通过改进的ICP算法对初始定位后的三角网络模型进行位置校准；S4.分别基于距离和基于相似度对局部变形量进行计算和毁伤分析。本发明针对毁伤前后的三维模型提取目标纹理影像，通过对纹理影像进行图像识别，优化变化检测算法，通过K‑D树邻近算法来提高查找对应点的速度，提供了一种高速度和高精度的形变检测方法。

技术领域

本发明涉及图像检测技术领域，更具体的说是涉及一种基于靶标三维模型纹理影像的前后形变量检测方法。

背景技术

根据靶标形变量进行毁伤评估是一项要求很高而且高风险的工作，根据数据信息来源的不同，可以分为三种：基于武器目标信息的目标易损性/战斗部威力分析方法(Vulnerability and Lethality，V/L)、基于航空航天侦察图像变化检测方法、基于无人机实景三维模型的目标毁伤效果评估方法。国内相关院所开始着手于此方面的研究，但目前进展较为缓慢。

目前，在部队打靶训练中，无人机对靶标倾斜摄影数据的获取建立打击前后靶标的实景三维模型，提取模型纹理图片，通过面向对象法对纹理截图进行影像分割与影像分类，再目视判读纹理影像的变化部分，映射至模型，获得靶标的破片分布。采用此方法可以通过实景三维建模技术对毁伤前后的靶标可视化，而且可以分析目标的破片情况；但是却也存在一些问题：①无人机实景三维建模精度不能满足毁伤评估要求，需要提高建模精度；②之前的研究只是针对破片毁伤元展开研究，没有针对冲击波毁伤元的研究；③评估过程需要通过人工判图，依赖于判图员，不利于毁伤评估的严谨性。

因此，提出一种高精度高效率的基于靶标三维模型纹理影像的前后形变量检测方法是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于靶标三维模型纹理影像的前后形变量检测方法

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于靶标三维模型纹理影像的前后形变量检测方法，包括以下步骤：

S1.分别获取毁伤前后的三角网络模型，进而分别获取毁伤前后的三角网络模型相应的OBJ文件从而得到毁伤前后的模型顶点数据集，并对毁伤前后的三角网络模型分别进行预处理；

S2.基于PCA算法对毁伤前后的三角网络模型进行初始定位；

S3.通过改进的ICP算法对初始定位后的三角网络模型进行位置校准；其中，位置校准包括以下步骤：

S31.将毁伤前后的三角网络模型分别作为待配准模型和目标模型；

S32.通过基于迭代邻近算法的垂足法，搜索待配准模型上的顶点在目标模型上的对应点，并通过K-D树加速搜索过程，获得对应点集；求解变换矩阵，将待配准模型根据变换矩阵进行转换；

S33.对转换后的待配准模型通过S32进行迭代，直到迭代的误差值小于设定阈值，完成位置校准；

S4.分别基于距离和基于相似度对局部变形量进行计算和毁伤分析。

优选的，S1中预处理包括孔洞修补、边角去除、噪声去除、网格细分和网格简化。

优选的，S2中初始定位的具体步骤为：

S21.将S1获得的毁伤前后的模型顶点数据集分别作为源目标模型顶点数据集P_i和目标模型顶点数据集Q_i；