[发明专利]动态三维成像方法在审
申请号: | 202080023405.0 | 申请日: | 2020-02-03 |
公开(公告)号: | CN113614791A | 公开(公告)日: | 2021-11-05 |
发明(设计)人: | O·酷睿柏斯;V·酷睿柏斯-杜兰特 | 申请(专利权)人: | O·酷睿柏斯;V·酷睿柏斯-杜兰特 |
主分类号: | G06T17/00 | 分类号: | G06T17/00;G06T7/593 |
代理公司: | 北京易光知识产权代理有限公司 11596 | 代理人: | 武晨燕 |
地址: | 法国*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 动态 三维 成像 方法 | ||
1.一种动态三维成像方法,包括由计算单元执行的下列步骤:
接收呈现被观察的三维场景的至少两个二维数字图像,所述至少两个二维数字图像由至少一个确定的图像传感器从空间中的至少两个相应位置获取;
基于立体三维重构计算方法,从所述二维数字图像生成与所述被观察的三维场景相关联的第一中间三维数值模型;
基于通过学习的三维重构计算方法,从所述二维数字图像生成与所述被观察的三维场景相关联的第二中间三维数值模型;
通过所述第一中间三维数值模型和第二中间三维数值模型的结合生成最终三维数值模型,所述生成包括:针对所述最终三维数值模型的确定部分,基于针对所述部分的所述第一中间三维数值模型和第二中间三维数值模型的至少一个特征参数的比较,选择所述第一中间三维数值模型和第二中间三维数值模型的确定部分的相应部分,最大化所述被观察的三维场景的呈现质量标准,所述特征参数代表所述被观察的三维场景的呈现质量;
在存储器中存储数字信息,所述数字信息包括至少一个接收到的二维数字图像、与所述二维数字图像相关联的最终三维数值模型、以及代表所述被观察的三维场景的呈现质量的所述最终三维数值模型的特征参数;以及
使用存储的数字信息作为学习数据,以训练和再训练所述计算单元执行通过学习的三维重构计算方法。
2.根据权利要求1所述的方法,进一步包括通过至少一个确定的图像传感器,优选CMOS型或CCD型的无源视频传感器,获取呈现所述被观察的三维场景的二维数字图像。
3.根据权利要求1或2所述的方法,进一步包括通过显示装置显示所述最终三维数值模型,所述显示装置诸如为二维扫描或LED显示屏、虚拟或增强现实眼镜、或三维显示屏。
4.根据权利要求1至3中的一项所述的方法,其中,通过结合所述第一中间三维数值模型和第二中间三维数值模型生成所述最终三维数值模型包括:
如果仅第一中间三维数值模型或第二中间三维数值型模具有用于为所述被观察的三维场景的呈现的给定部分建模的三维像素的值,则该值被分派到所述最终三维数值模型;
如果第一中间三维数值模型或第二中间三维数值模型两者都具有用于为所述被观察的三维场景的呈现的给定部分建模的三维像素的值,则分派到所述最终三维数值模型的值基于所述三维数值模型的至少一个特征参数的比较从这两个相应的值中选择,所述特征参数与该三维像素的值相关联;以及
如果没有三维数值模型具有用于为所述被观察的三维场景的呈现的给定部分建模的三维像素的值,则没有值被分派到该三维像素,或者被分派到该三维像素的值根据平滑计算方法确定。
5.根据权利要求1至4中的一项所述的方法,其中,所述第二中间三维数值模型的生成在所述第一中间三维数值模型的生成之间执行,并且其中,生成的第二中间三维数值模型被用作通过立体三维重构计算方法生成所述第一中间三维数值模型的先验。
6.根据权利要求1至5中的一项所述的方法,其中,所述三维数值模型的特征参数是与所述三维数值模型的每个值相关联的不确定性。
7.根据权利要求1至6中的一项所述的方法,其中,由所述计算单元用来训练和再训练通过学习的三维重构计算方法的学习数据包括:
来自共享或不共享的数据库的数据,包括二维数字图像和相关联的三维数值模型;和/或
包括二维数字图像和相关联的三维数值模型的数据,该数据由另一计算单元执行所述方法而产生;和/或
包括二维数字图像和相关联的三维数值模型的数据,该数据由计算单元执行另一方法而产生。
8.根据权利要求1至7中的一项所述的方法,其中,每个中间三维数值模型是深度图或三维点云。
9.根据权利要求1至8中的一项所述的方法,其中,在生成中间三维数值模型的一个或多个步骤期间,第二远程计算单元与所述计算单元配合以生成所述一个或多个中间三维数值模型。
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