[发明专利]基于深度视频流的实时三维模型重建方法及系统在审
| 申请号： | 201810064808.4 | 申请日： | 2018-01-23 |
| 公开（公告）号： | CN108320330A | 公开（公告）日： | 2018-07-24 |
| 发明（设计）人： | 钟秋发;黄煦;高晓光;李晓阳;楚圣辉 | 申请（专利权）人： | 河北中科恒运软件科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T17/20 | 分类号： | G06T17/20;G06T7/80 |
| 代理公司： | 北京中企鸿阳知识产权代理事务所(普通合伙) 11487 | 代理人： | 郭鸿雁 |
| 地址： | 050000 河北省石家*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度视频流的实时三维模型重建方法及系统，包括：搭建拍摄设备；利用拍摄设备采集深度信息和颜色信息，对深度信息和颜色信息进行畸变校正处理；将深度信息和畸变校正处理后的畸变信息进行特征匹配，并进行空间匹配处理，将每个拍摄设备拍摄的深度图像信息融合为一个点云模型，将每个拍摄设备的时间戳同步的图像进行特征匹配和裁剪；对点云信息进行三角面计算处理和优化处理，生成带时间标签的信息组；三维重建计算机获取信息组，对多个拍摄设备发送的模型信息进行时间匹配和融合，实现三维重建并根据标定参数进行调整和显示。本发明采用深度与颜色相统一，重采样减帧和三角面优化的方式来减少三维重建的耗时。 | ||
| 搜索关键词： | 拍摄设备 三维重建 深度信息 畸变校正 三维模型 深度视频 特征匹配 颜色信息 三角面 信息组 深度图像信息 计算机获取 标定参数 点云模型 畸变信息 计算处理 模型信息 匹配处理 时间标签 时间匹配 优化处理 时间戳 同步的 重采样 融合 重建 点云 裁剪 耗时 采集 发送 图像 拍摄 优化 统一 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度视频流的实时三维模型重建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，搭建拍摄设备，根据拍摄设备的真实相对位置对虚拟场景中的基准点进行标定；步骤S2，利用所述拍摄设备采集深度信息和颜色信息，利用所述拍摄设备的内部参数对所述深度信息和颜色信息进行畸变校正处理；步骤S3，将深度信息和畸变校正处理后的畸变信息进行特征匹配，并将特征匹配后的深度信息和颜色信息进行空间匹配处理，将每个所述拍摄设备拍摄的深度图像信息融合为一个点云模型，并将每个拍摄设备的时间戳同步的图像进行特征匹配和裁剪，生成贴图信息；步骤S4，对所述点云模型中的点云信息进行三角面计算处理和优化处理，生成带时间标签的信息组，将该信息组发送至三维重建计算机；步骤S5，所述三维重建计算机读取标定参数，加载虚拟场景，并获取所述信息组，对多个拍摄设备发送的模型信息进行时间匹配和融合，实现三维重建并根据所述标定参数进行调整和显示。
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