[发明专利]多视角投影与三维注册联合的手绘场景三维建模方法有效

专利信息
申请号: 201410026189.1 申请日: 2014-01-21
公开(公告)号: CN103729885A 公开(公告)日: 2014-04-16
发明(设计)人: 马华东;刘亮;卢大玮;刘安尔 申请(专利权)人: 北京邮电大学
主分类号: G06T17/00 分类号: G06T17/00;G06F17/30
代理公司: 北京德琦知识产权代理有限公司 11018 代理人: 夏宪富
地址: 100876 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 视角 投影 三维 注册 联合 手绘 场景 建模 方法
【权利要求书】:

1.一种多视角投影与三维注册联合的手绘场景三维建模方法,其特征在于,该方法包括下述两个操作步骤的实现阶段:

步骤1,预处理阶段:对三维模型库内的所有三维模型进行标准化预处理,以使系统预置的正多面体能将每个三维模型都包围在内;再在正多面体的各个顶点处设置虚拟摄像机,用于拍摄每个三维模型的各个不同角度的投影图,表示该三维模型的视觉形状信息;然后提取每个模型所有投影图的视觉特征,并依此建立三维模型特征库;

步骤2,执行处理阶段:用户手绘其要展现的每个三维模型的二维手绘图和为每个手绘图附设文字标签,还利用摄像机获取每个手绘图及其文字标签的数字图像;再针对这些数字图像中的手绘图及其对应的文字标签的区域进行处理:采用提取三维模型投影图视觉特征的相同方法提取手绘图的视觉特征,并将处理后的文字标签区域作为检索关键字,将手绘图的视觉特征与三维模型特征库中的三维模型特征进行相似度计算,检索得到三维场景所需要的三维模型;最后采用三维注册算法将相似度最大的三维模型投影到相应位置,实现手绘场景的三维建模,并最终完成三维场景的展现。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤1包括下列操作内容:

(11)对每个三维模型进行标准化预处理:

先将三维模型的中心移至世界坐标系、即绝对坐标系的原点;每个三维模型的中心坐标是计算该三维模型的正多面体包围盒得到的:因模型文件存储的信息是一系列的点、线、面和材质,这里只需读取所有的点,再分别找出在X、Y和Z三个坐标轴方向上的最小值和最大值,就得到该三维模型的正多面体包围盒,该包围盒的中心就是三维模型的中心;由此得到将三维模型移至世界坐标系原点的变换矩阵T'=(TX,TY,TZ);其中,u=X,Y,Z;Maxcooru和Mincooru分别是三维模型在u坐标轴上的坐标最大值和最小值;

得到三维模型的包围盒后,求解其在X、Y和Z三个坐标轴方向的坐标最大值和最小值之差,就得到其长宽高,进而将三维模型缩放至单位长度;

然后,选取长宽高三个数值中的最大值,将其倒数作为缩放参数Q、即Q的计算公式为:再将三维模型的每个点的坐标乘以该缩放参数Q,就完成三维模型尺寸的归一化和标准化的预处理;

(12)预置一个正多面体将三维模型包围住,并在该正多面体的各个顶点都设置虚拟摄像机,用于拍摄该三维模型多个不同视角的投影图,并利用这些投影图表示该三维模型的视觉形状信息;

(13)获得该三维模型投影图后,采用基于图像的视觉形状特征提取算法从中选择包括角半径变换ART(Angular Radial Transform)、傅里叶、偏心率和圆形性四种特征描述符提取该三维模型的视觉形状特征,以便与用户输入的手绘图进行比较;其中,傅里叶特征描述符是基于轮廓的,其余三个特征描述符是基于区域的。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于:所述步骤(13)中,为保证缩放后的投影图不改变三维模型图的形状,要将投影图的大小以图形的最大直径为缩放指数进行归一化:通过提取三维模型投影图的视觉形状特征,能够得到每个三维模型投影图的35个ART描述参数、10个傅里叶描述参数、1个偏心率描述参数和1个圆形性描述参数;

为减少上述各个描述参数的存储空间,将每个描述参数量化为8位,即量化后的参数值G=[g×a×255+0.5],其中,G的数值范围是(0~255),原参数值g的数值范围是(0.0~1.0),设置ART描述参数的缩放因子a=1,其他描述参数的缩放因子a=2;另外,为简化计算过程、提高计算效率和加快检索速度,还建立一个二维查找表,以供不再计算而直接从表中查询0到255之间各个描述参数数值之间的距离:Look_Up_Table[j][k]=|j-k|,式中,j和k分别是该二维查找表的横坐标和纵坐标的数值,其取值范围是[0,255];采用上述方法得到的所有三维模型投影图的视觉特征,就构成三维模型特征库。

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  • 本发明实施例涉及计算机视觉领域,公开了一种场景的三维重建方法、终端和可读存储介质。本发明中的场景的三维重建方法,包括:在检测到第一存储空间增加新的图像数据后,获取第一存储空间内每帧图像数据各自对应的筛选数据,筛选数据用于表征对应的图像数据的重要程度;在筛选数据满足缓存存储空间对应的第一数据迁移条件后,将图像数据迁移至缓存存储空间;根据数据迁移后的第一存储空间内的图像数据,对目标场景进行三维重建。本实施方式,能够提高对场景的三维重建的速度,扩大了三维重建的场景范围。
  • 一种关节运动感知的稀疏局部分解及重构算法-201611125996.4
  • 曾志超;李桂清;王宇攀 - 华南理工大学
  • 2016-12-09 - 2019-10-18 - G06T17/00
  • 本发明公开了一种关节运动感知的稀疏局部分解及重构算法,包括:1)计算三角网格中边的长度和边对应的二面角大小(这两个值记为LA);2)计算各个三角网格模型LA向量的残差;3)对LA向量残差做稀疏局部分解得到LA基;4)线性混合LA基获得新的LA向量;5)恢复连接映射;6)估计局部正交标价;7)重构三角网格。本发明主要解决的问题是如何对给定的运动网格序列进行稀疏局部分解,从而捕捉出运动序列的局部区域的变形,并以此为基础,构建一个能够捕获运动区域和进行三角网格模型姿态编辑的集合处理框架。本发明具有更好的局部性、适用于大范围旋转运动变形、适用于全局旋转、具有良好的鲁棒性等优点。
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