[发明专利]基于影像边缘特征的三维模型自动调整方法

摘要

本发明涉及一种基于影像边缘特征的三维模型自动调整方法。首先通过模型边线与倾斜影像之间的空间关系，对倾斜影像进行筛选，获得包含有线条信息的影像。然后对模型边线在倾斜影像中映射得到的线条根据影像大小进行外扩，得到对应矩形。在矩形区域内进行直线检测获取多个线条后，利用线条与三角网数据的映射关系，对模型边线进行拟合，以修正模型各边线的位置。在遍历并调整了模型所有边线后，根据模型原有结构，对边线进行二次拟合，获得最终的模型成果。本发明可以在已有模型的基础上根据影像边缘特征信息自动对模型各边线进行修正以提升模型精度，避免了人工干预。

主权项

基于影像边缘特征的三维模型自动调整方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取倾斜影像的摄影机投影矩阵，具体是通过空三文件中影像的内方位元素，即摄影中心S到像片的垂距f，和像主点在像框标坐标系中的坐标px，py；计算出摄像机标定矩阵K；K=fpxfpy1]]>通过空三文件中的外方位元素，姿态用R矩阵表示，摄影中心的空间坐标值用表示，计算出摄像机坐标系与世界坐标系的转换矩阵；Xcam=R-RC~0T1XYZ1]]>结合摄像机定标矩阵，可得出通过物点坐标计算像点坐标的公式如下：x=KR[I|-C~]X]]>即获得了倾斜影像的投影矩阵步骤2，获取待调整三维模型的某一条边线，得到该边线的端点坐标P1(X_1,Y_1,Z_1)，P2(X_2,Y_2,Z_2)；结合倾斜影像的内外方元素，算出端点在所有倾斜影像中的像点坐标；然后根据判断像点坐标是否超出了影像范围来对倾斜影像进行筛选，具体是针对某一幅倾斜影像，通过公式x＝PX，计算出边线两端点P1、P2对应的像点坐标，如果像点坐标均在影像范围内，也就是像点坐标x、y大于0小于像平面长宽，则判定该条边线投影在影像内范围内，影像通过了筛选；步骤3，计算各个倾斜影像在对应的视角下，边线是否被模型其他面遮挡，以此来对倾斜影像进行再次筛选；步骤4，将模型边线映射到通过筛选的倾斜影像中，获得对应的像平面线段；将线段放大至一个矩形；对矩形区域内的影像进行二值化处理；步骤5，在影像二值化的基础上进行霍夫变换直线检测，图像中，直线在极坐标中用(r,θ)表示，r＝cos(θ)*x+sin(θ)*y；通过θ从0到180度旋转，可以用(r,θ)表示经过(x0，y0)点的所有直线；步骤6，将检测到的所有线段投射到三角网模型上，根据投射获得到线段计算出修正后的模型边线的表达式；步骤7，根据表达式，对边线进行修正；并依照以上步骤，对模型的每一条边线都进行修改；步骤8，修正后的边线破坏了模型的各个面结构；根据模型之前各个面的位置与姿态，再对模型各边线进行共面拟合。