[发明专利]基于低质量RGB-D数据的场景恢复方法及装置有效

专利信息
申请号: 201410461249.2 申请日: 2014-09-11
公开(公告)号: CN105469103B 公开(公告)日: 2018-10-16
发明(设计)人: 胡事民;陈康;吴育昕 申请(专利权)人: 清华大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06T17/00
代理公司: 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 代理人: 李相雨
地址: 100084 北京市海*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明涉及三维建模技术领域,特别是涉及一种基于低质量RGB‑D数据的场景恢复方法及装置。本发明提供的一种基于低质量RGB‑D数据的场景恢复方法及装置,通过首先根据语义关系以及点云分类器恢复出场景中的主要物体模型,然后从对应的彩色图像准确的提取出小物体的轮廓,采用轮廓检索方法来帮助恢复细小物体。这样极大提高了从低质量RGB‑D图像序列中恢复三维模型的准确率,实现了在不需要人工干预的前提下自动恢复出语义上正确的、视觉上逼真的虚拟三维场景模型。
搜索关键词: 基于 质量 grb 数据 场景 恢复 方法 装置
【主权项】:
1.一种基于低质量RGB‑D数据的场景恢复方法,其特征在于,所述方法包括:获取RGB‑D图像,并对所述RGB‑D图像进行拼接,得到过分割拼接后的场景点云;根据语义关系以及点云分类器,通过执行如下处理,将所述场景点云与模型库中的模型进行匹配:采用自顶向下的匹配方式识别场景点云,并判断是否满足预设的置信度,若是则将所述场景点云与识别出的物体模型进行匹配;否则,将所述场景点云分割成不可能属于同一物体的两个以上部分;将分割后得到的场景点云重复执行识别场景点云步骤至判断是否满足预设的置信度之后的步骤之间的处理流程;其中,所述语义关系为从扰动后的模型中提取得到的物体之间的语义关系,所述点云分类器为针对每一类别的物体模型分别训练出基于点云的分类器;提取所述场景点云中未能匹配模型的小物体的轮廓,根据所述语义关系与所述模型库中的模型进行轮廓匹配。
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