CN106296797A - 一种三维扫描仪特征点建模数据处理方法 - Google Patents

一种三维扫描仪特征点建模数据处理方法 Download PDF

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褚智威
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Abstract

本发明公开了一种三维扫描仪特征点建模数据处理方法,包括以下步骤:摄像机组采集待扫描对象的图像;查找图像的特征点;对特征点进行匹配;计算匹配特征点的三维坐标;对三维坐标进行扩散形成三维模型;对三维模型进行去噪。本发明通过在待扫描对象投影特征图案,增强待扫描对象的特征信息,对摄像机采集的图像上的特征点进行查找,获取每幅图像的特征点信息,然后对所有图像的特征点进行匹配,滤除冗余特征点,降低特征点信息的数据量,节约数据处理时间,提高三维建模效率。

Description

一种三维扫描仪特征点建模数据处理方法
技术领域
本发明涉及一种三维扫描仪技术,具体涉及一种三维扫描仪特征点建模数据处理方法。
背景技术
随着人们服装个性化设计的要求,服装的量身定制逐渐进入成衣生产领域,其中人体测量系统是实现电子量身定制、人体体型数据库建立的基础工作和关键技术。其自20世纪70年代中期开始逐渐成为服装数字化技术的重要研究课题。在30多年的发展过程中大致经历了由手工测量向计算机辅助测量、由接触式测量向非接触式测量、由二维向三维方向发展3个阶段,并向自动测量和利用训算机测量、处理和分析的方向发展。
传统的人体测量通常是指测量工具与人体接触,直接测出静态时人体各部位的高、宽、周长等尺寸,主要的测量工具是软尺、角度尺、测高计、测距计和滑动计等。非接触式测量主要以现代光学为基础,融光电子学、计算机图像学、信息处理、计算机视觉等科学技术为一体的测量技术,它在测量被测对象时,把图像当作检测和传递信息的手段或载体加以利用,其目的是从图像中提取有用的信息,主要方法有:廓体影像法、莫尔等高线法、白光相位法、激光测量法、红外线测量法、立体摄像测量法等。非接触式三维人体自动测量弥补了常规的接触式人体测量的不足,使测量结果更加准确、可靠。与传统的测量方法相比较,三维人体测量方法主要特点是快速、准确、效率高等。
目前采用非接触扫描的方法,通过摄像机对待扫描对象进行各个方位的拍照,获取图像,在对图像进行处理,获取人体三维数据,上述三维人体测量方法虽然都能获得三维人体模型,由于人体的某些轮廓不明显,摄像机拍照图片需要具有高分辨率才能够清楚的识别,对于采用高分辨率的多组摄像机组成的扫描系统,其造价成本高,一定程度上限制了该技术的发展。
发明内容
本发明针对上述现有技术的不足,提供一种三维扫描仪特征点建模数据处理方法。
本发明采用的技术方案是:一种三维扫描仪特征点建模数据处理方法,包括以下步骤:
摄像机组采集待扫描对象的图像;
查找图像的特征点;
对特征点进行匹配;
计算匹配特征点的三维坐标;
对三维坐标进行扩散形成三维模型;
对三维模型进行去噪。
进一步地,所述摄像机组为全方位布设在待扫描对象的集群式摄像机组。
进一步地,所述摄像机组采集待扫描实体的图像,具体为摄像机组在同一时刻进行拍摄的所有图像。
进一步地,所述特征点为投影在待扫描实体上的的特征图案中的角点,所述图像为同一时刻所有摄像机拍摄的图像。
进一步地,所述查找图像的特征点,具体包括:对摄像机所拍摄的所有图像的特征点进行查找,并确定每幅图像所有特征点的二维数据信息。
进一步地,所述对特征点进行匹配,具体包括:根据两幅图或多幅图中表示同一特征点进行匹配。
进一步地,所述计算匹配特征点的三维坐标,具体包括:根据匹配特征点与摄像机拍摄位置确定匹配特征点的三维坐标值。
进一步地,所述对三维坐标进行扩散形成三维模型,具体包括:对根据匹配特征点的三维坐标值将匹配特征点分为非表面特征点和表面特征点,将表面特征点进行处理形成三维模型。
进一步地,所述非表面特征点为匹配特征点的三维坐标的三个数据在三个维度上的紧邻处都有另外的三维数据点,否则为表面特征点。
进一步地,所述对三维模型进行去噪,具体包括:对于每一个表面特征点,选取周围特征点信息,并计算特征点比较色差值,通过邻近点坐标的颜色与比较色差值对比,若邻近点坐标的颜色与比较色差值不相同,则邻近点坐标为噪声点,去除该邻近点。
本发明的有益效果为:本发明通过在待扫描对象投影特征图案,增强待扫描对象的特征信息,对摄像机采集的图像上的特征点进行查找,获取每幅图像的特征点信息,然后对所有图像的特征点进行匹配,滤除冗余特征点,降低特征点信息的数据量,为后续的数据处理节约时间,提高三维建模的效率。
附图说明
图1是本发明提出的一种三维扫描仪特征点建模数据处理方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明进行进一步的说明。
参见图1,是本发明提出的一种三维扫描仪特征点建模数据处理方法流程图。
如图1所示,一种三维扫描仪特征点建模数据处理方法,包括以下步骤:
步骤101,摄像机组采集待扫描对象的图像;
步骤102,查找图像的特征点;
步骤103,对特征点进行匹配;
步骤104,计算匹配特征点的三维坐标;
步骤105,对三维坐标进行扩散形成三维模型;
步骤106,对三维模型进行去噪。
本发明实施例中,通过在待扫描对象投影特征图案,增强待扫描对象的特征信息,对摄像机采集的图像上的特征点进行查找,获取每幅图像的特征点信息,然后对所有图像的特征点进行匹配,删除重复的特征点,对保留的特征点计算其在真实世界的三维坐标值,最终获得待扫描对象的三维模型数据。
在上述步骤101中,所述摄像机组为全方位布设在待扫描对象的集群式摄像机组。
本发明实施例中,通过布设在待扫描对象的360度全方位的集群式摄像机组进行图像获取,扫描范围全面,提高精确度。
在上述步骤101中,所述摄像机组采集待扫描实体的图像,具体为摄像机组在同一时刻进行拍摄的所有图像。
本发明实施例中,对摄像机组的拍摄时间进行设置,即所有摄像机在同一时刻进行拍照,这样能够保证所有图像准确的记录待扫描对象的三维信息,防止待扫描对象在拍照过程中发生移动,造成扫描结果不准确的现象。
在上述步骤102中,所述查找图像的特征点,具体包括:对摄像机所拍摄的所有图像的特征点进行查找,并确定每幅图像所有特征点的二维数据信息。
在上述步骤102中,所述特征点为投影在待扫描实体上的的特征图案中的角点。
本步骤中,特征点为投射在待扫描对象上的角点,通过对每幅图像中查找的角点信息进行确定,获取特征点在该幅图像中的二维数据信息。
本发明实施例中,投影的特征图案可以采用具有角点的随机图案构成,随机图案可以是由方形图案通过随着组合形成的特征图案,也可以是三角形图案通过随机组合形成的特征图案,或是其他具有角点的不规则图形通过随机组合形成的特征图案,本发明所述的特征图案不代表具体的信息,为待扫描对象增加属性特征点,便于对待扫描对象进行精确定位。
本发明实施例中,特征点的查找可以采用FAST特征检测方法、sift特征检测方法、surf特征检测方法,或者其他可以实现对特征点进行检测的方法。优选的,采用FAST特征检测方法对具有角点信息的图像进行检测,检测方便,快捷。
本发明实施例中,投影的特征图案还可以通过红外标定的方式进行投影,采用红外标定的方式,在后期处理图像时需要将投影的红外背景去除,消除红外阴影对提取特征点造成的误差。
在上述步骤103中,所述对特征点进行匹配,具体包括:根据两幅图或多幅图中表示同一特征点进行匹配。
本发明实施例中,对于每幅图像的特征点对应真实世界的一个点,由于摄像机组为无死角拍照,对于同一部位,有可能有两个摄像机或更多的摄像机拍到,此时该部位的特征点为重复的特征点,通过对拍摄的特征图案进行匹配,滤除冗余特征点,降低特征点信息的数据量,为后续的数据处理节约时间,提高三维建模的效率。
在上述步骤104中,所述计算匹配特征点的三维坐标,具体包括:根据匹配特征点与摄像机拍摄位置确定匹配特征点的三维坐标值。
在上述步骤105中,所述对三维坐标进行扩散形成三维模型,具体包括:对根据匹配特征点的三维坐标值将匹配特征点分为非表面特征点和表面特征点,将表面特征点进行处理形成三维模型。
在上述步骤104中,所述非表面特征点为匹配特征点的三维坐标的三个数据在三个维度上的紧邻处都有另外的三维数据点,否则为表面特征点。
本步骤中,所述对三维模型进行去噪,具体包括:对于每一个表面特征点,选取周围特征点信息,并计算比较色差值,通过邻近点坐标的颜色与比较色差值对比,若邻近点坐标的颜色与比较色差值不相同,则邻近点坐标为噪声点,去除该邻近点。
本步骤中,邻近点是指某一个表面特征点为中心,在一定的范围内所有特征点,该范围可以是一个平面,或者是一弧面,具体范围根据设定的噪点精确度确定。
本发明实施例中,对待扫描对象进行彩色扫描,目的是获取待扫描对象的RGB色彩信息,在构建的三维模型后,对表面特征点周围的特征点进行色彩提取,通过平均法计算比较色差值,通过邻近点的色彩与比较色差值进行比较,确定其是否为噪点,如果是,则剔除该点。
本发明提供的一种三维扫描仪特征点建模数据处理方法,可以应用于人体测量学的研究、服装业(例如人体模型、量体裁衣等)、文物数据重建与修复、艺术品的录入及展示等领域,采用特征点补充及全方位的扫描,使得扫描结构更精确,通过特征点的处理,大大降低了处理器的数据处理量,消除冗余数据,提高系统的运行效率,而且对于拍照设备的分辨率不需要太高,大大降低了系统的制造成本,具有广泛的应用前景。
上面结合附图对本发明优选实施方式作了详细说明,但是本发明不限于上述实施方式,在本领域普通技术人员所具备的知识范围内,还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。不脱离本发明的构思和范围可以做出许多其他改变和改型。应当理解,本发明不限于特定的实施方式,本发明的范围由所附权利要求限定。

Claims (10)

1.一种三维扫描仪特征点建模数据处理方法,其特征在于,包括以下步骤:
摄像机组采集待扫描对象的图像;
查找图像的特征点;
对特征点进行匹配;
计算匹配特征点的三维坐标;
对三维坐标进行扩散形成三维模型;
对三维模型进行去噪。
2.根据权利要求1所述的一种三维扫描仪特征点建模数据处理方法,其特征在于,所述摄像机组为全方位布设在待扫描对象的集群式摄像机组。
3.根据权利要求1所述的一种三维扫描仪特征点建模数据处理方法,其特征在于,所述摄像机组采集待扫描实体的图像,具体为:摄像机组在同一时刻进行拍摄的所有图像。
4.根据权利要求1所述的一种三维扫描仪特征点建模数据处理方法,其特征在于,所述特征点为投影在待扫描实体上的的特征图案中的角点,所述图像为同一时刻所有摄像机拍摄的图像。
5.根据权利要求1所述的一种三维扫描仪特征点建模数据处理方法,其特征在于,所述查找图像的特征点,具体包括:对摄像机所拍摄的所有图像的特征点进行查找,并确定每幅图像所有特征点的二维数据信息。
6.根据权利要求1所述的一种三维扫描仪特征点建模数据处理方法,其特征在于,所述对特征点进行匹配,具体包括:根据两幅图或多幅图中表示同一特征点进行匹配。
7.根据权利要求1所述的一种三维扫描仪特征点建模数据处理方法,其特征在于,所述计算匹配特征点的三维坐标,具体包括:根据匹配特征点与摄像机拍摄位置确定匹配特征点的三维坐标值。
8.根据权利要求1所述的一种三维扫描仪特征点建模数据处理方法,其特征在于,所述对三维坐标进行扩散形成三维模型,具体包括:对根据匹配特征点的三维坐标值将匹配特征点分为非表面特征点和表面特征点,将表面特征点进行处理形成三维模型。
9.根据权利要求8所述的一种三维扫描仪特征点建模数据处理方法,其特征在于,所述非表面特征点为匹配特征点的三维坐标的三个数据在三个维度上的紧邻处都有另外的三维数据点,否则为表面特征点。
10.根据权利要求1所述的一种三维扫描仪特征点建模数据处理方法,其特征在于,所述对三维模型进行去噪,具体包括:对于每一个表面特征点,选取周围特征点信息,并计算特征点比较色差值,通过邻近点坐标的颜色与比较色差值对比,若邻近点坐标的颜色与比较色差值不相同,则邻近点坐标为噪声点,去除该邻近点。
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