[发明专利]一种图像与三维模型融合方法

权利要求书

1.一种图像与三维模型融合方法，其特征在于

步骤一：对视频图像进行判读，选取若干特征点作为顶点构成多边形；

步骤二：应用环境仿真引擎对三维模型进行判读，在三维模型上对照视频图像中选取的特征点划出相同直线方向、相同直线长度、相同个数特征点的区域，使这些三维模型特征点能够与视频图像中选取的特征点在空间上重合；

步骤三：将步骤二选取的三维模型中的特征点作多边形连接，并将所有特征点作为多边形顶点的区域挖出；

步骤四：1)对三维模型特征点作像素位置计算；设选取的作为顶点多边形特征点集合为A，自动计算像素的特征点集合为B；

2)对视频图像的特征点作像素位置计算；选取顶点组成闭合多边形特征点像素位置的集合称为A1；自动计算像素的特征点集合称为B1；

步骤五：对三维模型进行判读，在三维模型上对照视频图像特征点集合A选取N个特征点，使其与视频图像特征点集合A在空间上重合；

步骤六：将三维模型中选取的N个特征点作多边形连接，将所述N个特征点作为顶点的多边形挖出；

步骤七：对三维模型特征点作像素位置计算；

首先，分别划出模型特征点映射到的对应的视频图像像素点所在的四边形a，找到四边形b，c，d，e共边的四个四边形；

其次，设点Bj在四边形a中，四边形b，c，d，e分别和a存在共边lb，lc，ld，le；

再次，分别计算出点Bj到四边形a的四条边的垂直距离分别为hb，hc，hd，he；Bj关于四边形b，c，d，e的反向映射位置(ub，vb)，(uc，vc)，(ud，vd)，(ue，ve)；Bj在四边形a上的反向映射为(ua，va)；

Bj的位置为ua1＝ua/2+wb*ub+wc*uc+wd*ud+we*ue；

vb1＝vb/2+wb*vb+wc*vc+wd*vd+we*ue；

步骤八：对每一个视频图像的特征点做权重映射计算，使视频图像特征点位置与三维模型的特征点位置投影重合；

步骤九：将每一个视频图像的特征点与三维模型相同特征点进行重叠，实现视频图像的特征点与三维模型相同特征点融合，并且使各图像其他像素点根据权重计算出映射变形量，达到与三维模型的自动融合；

步骤十：将完成图像与三维模型融合的多边形重新粘贴回三维模型。

2.根据权利要求1所述的一种图像与三维模型融合方法，其特征在于，当图像为非正面拍摄图像时改变步骤八为：

步骤八：在Bj点分别作hb，hc，hd，he的延长线穿越Bj点，与相应边在四边形a中的对边线相交，定义出bd/db/ce/ec；通过两点求长度计算距离bd/db/ce/ec；

Bj关于四边形b的权重为wb＝(1-hb/db)/4，同理：Bj关于四边形c的权重为wc＝(1-hc/ec)/4，Bj关于四边形d的权重为wd＝(1-hd/bd)/4，Bj关于四边形e的权重为we＝(1-he/ce)/4；

Bj的位置为ua1＝ua/2+wb*ub+wc*uc+wd*ud+we*ue；

vb1＝vb/2+wb*vb+wc*vc+wd*vd+we*ue；

对每一个视频图像的特征点做权重映射计算，使视频图像特征点位置与三维模型的特征点位置投影重合；

其中，步骤八之后还包括：

步骤九：将每一个视频图像的特征点与三维模型相同特征点进行重叠，实现视频图像的特征点与三维模型相同特征点融合，并且使各图像其他像素点根据权重计算出映射变形量，达到与三维模型的自动融合；

步骤十：将完成图像与三维模型融合的多边形重新粘贴回三维模型。

3.根据权利要求1所述的一种图像与三维模型融合方法，其特征在于，所述三维模型是自然地理模型或楼房、桥梁、机场实体模型。

4.根据权利要求1所述的一种图像与三维模型融合方法，其特征在于，选取若干特征点≤2000。