[发明专利]基于全局搜索的灭点提取方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于全局搜索的灭点提取方法及系统，包括步骤：S1基于等效球面构建影像的极坐标格网；S2更新极坐标格网值；S3基于两条直线段组成的最小解算集合和灭点的正交特性，获得所有可能的灭点假设；S4基于极坐标格网值对所有可能的灭点假设进行验证，选取最为精确的灭点假设作为灭点提取结果。本发明在只存在1、2或3个灭点的场景均能稳定提取灭点，具有鲁棒性；实现简单，时间复杂度较小，且各步骤均适合并行处理，具有实时性；采用密集采样和全局搜索寻找最优的方法提取灭点，理论上具有全局最优性。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，特别是涉及一种基于全局搜索的灭点提取方法及系统。

背景技术

透视投影中，一束平行于投影面的平行线的投影可以保持平行，而不平行于投影面的平行线的投影会聚集到一个点，这个点成为灭点(Vanishing Point)。灭点可以看作是无限远处的一点在投影面上的投影。具有正交信息的灭点对于恢复照片拍摄瞬间相机的方位、估计世界坐标系的结构和解求图像的内部参数具有重要的意义。同时，作为一个底层的技术，灭点提取可以用在很多应用上，例如基于单张影像的场景三维重建、视觉导航和相机自标定等等。

单张影像上提取灭点主要有两个技术难点：首先，解算出来的灭点需要满足全局最优性，即解算得到的灭点应该在理论上是全局最优解，而不是局部最优解。其次，灭点需要满足曼哈顿世界原则(Manhattan world)，即得到的若干个灭点应该相互正交。当前较为通用的灭点提取算法主要有：基于穷举搜索的灭点提取算法、基于期望最大(expectation-maximization)的灭点提取算法、基于RANSAC的灭点提取算法和基于数学优化的灭点提取算法。

基于穷举搜索的灭点提取算法是最早提出的灭点提取算法之一。这种算法首先选取大量的可能的灭点，然后穷举遍历所有的这些可能的灭点，将其中最为精确的那个作为结果。这种算法保证了全局最优性，但是时间耗费太大，因而并不实用。

基于期望最大的灭点提取算法通过迭代进行线段分类(expectation step)和灭点估计(maximization step)这两个步骤，来找到最优的线段分类和灭点。这种算法时间耗费较小，但是需要给定较为精确的灭点的初始估计值，而且理论上并不能保证全局最优性和正交性。

基于RANSAC的灭点提取算法首先定义一个最小解算集合(minimal solutionset)，这样的最小解算集合可以用来计算得到一组灭点。然后利用RANSAC进行随机采样，得到若干最小解算集合，从而得到若干组相对应的可能的灭点(其数量远小于穷举搜索的灭点提取算法)，最后选取其中精度最高的灭点作为最后的结果。这种算法虽然能够保持灭点正交的特性，而且速度很快，但是由于RANSAC本身不具有全局最优解的特性，得到的灭点理论上不具有全局最优性。

发明内容

针对现有技术中存在的不足，本发明提供了一种基于全局搜索的灭点提取方法及系统。

本发明提供的一种基于全局搜索的灭点提取方法，包括步骤：

S1基于等效球面构建影像的极坐标格网，初始化极坐标格网中各子格网的值G(i,j)＝0，G(i,j)表示第(i+1)行第(j+1)列子格网的值；

S2对影像中所有的任意两条直线段l₁和l₂均执行如下：