[发明专利]基于图像分割和网格细分的脚型三维表面重建方法

摘要

本发明涉及一种基于图像分割和网格细分的脚型三维表面重建方法，对鞋楦样本集进行统计分析得到统计变形模型，用多个相机获得人脚的图像，再用统计模型拟合脚型图像，得到稀疏的网格模型，再从各个图像中分割出图像特征点，并把平面特征点还原成空间点，最后用空间特征点细分网格模型并迭代进行，从而得到与目标对象一致的脚型模型。本发明不需要在脚上设置标记点，也不需要高精度的激光测量设备，不需要人工参与，只使用相机和计算机等器件，重建任务由软件全自动完成。重建网格能够自动与目标脚型的形状相一致，能够自动捕捉到图像中的细节特征，能够与图像提供的信息自动适应。

主权项

一种基于图像分割和网格细分的脚型三维表面重建方法，其特征是包括有以下步骤：1)接收来自至少六个不同视角的相机所采集的视图像；2)生成初始网格：用鞋楦的统计变形模型拟合各视图像，生成了初步估计模型，并把初步估计模型转换成初始网格；3) 将网格投影到各视图像来分割图像；4)采用特征检测算法，检测各视图像中的特征并切割特征生成平面特征点，其中特征检测算法采用多分辨率，分辨出的特征等级由特征检测算法的参数确定；5)针对平面特征点，在其它视图像对应的图像分割区内搜索平面特征点的匹配点，生成新增空间点，然后用新增空间点细分网格，其中搜索特征点的匹配点结合了对极约束、空间网格对图像投影分割图像约束、光照一致性约束来保证匹配点的准确性；6)不断减小特征检测算法参数，重复步骤3)、4)、 5)直到图像中没有更细节的特征，网格迭代细分逼近目标对象；7)网格各顶点重定位至亚像素精度；8)网格整理优化，生成Delaunay三角网格；9)输出重建网格模型。