CN111739158A - 一种基于纠删码的三维场景图像恢复方法 - Google Patents

一种基于纠删码的三维场景图像恢复方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于纠删码的三维场景图像恢复方法，在进行三维场景图像恢复时，对于视野很广的三维数据，尤其是360度的视野，不需要再进行大量深度图像的合并，把组成三维图像的一系列子图像根据不受约束的特征跟踪，确定最优的三维重建点，进而完成对三维场景图像的恢复；通过使用全景图像，可以提取覆盖很宽视野的3D数据，从而避免了大量深度图合并的需要，进而避免了深度图之间的相对位置还不完全清楚的情况下合并会出现的三维场景恢复错误；通过对全景图进行特征点的跟踪，减少了模糊匹配的数量，提高了三维场景图像恢复效率。

Description

一种基于纠删码的三维场景图像恢复方法
技术领域
本发明属于计算机图像处理技术领域，具体涉及一种基于纠删码的三维场景图像恢复方法。
背景技术
随着互联网的飞速发展、应用越来越丰富、用户数量越来越多、数据也成几何级增长，尤其是三维图像的运用越来越广泛，不仅是机场火车站的安检，还有我们常熟知的身份证验证时候的人脸识别等，都是属于三维场景图像的运用，而且随着三维尝尽图像存储量的增多，它的恢复也是十分重要的一部分。
传统的三维场景图像恢复主要是运用的线性恢复方法，例如目前使用很广泛的利用几何投影的原理进行重建，每一幅图像中含有的大量平行线、平行面、垂直线、垂直面、消失点、消失线等多种几何属性的约束，利用图像的这些几何约束进行摄像机标定或平面标定。进而估算出摄像机的内部各种参数、摄像机的焦距；然后通过测量目标的几何形状或计算目标高度来估算出必需的深度信息；最后利用几何投影知识等对图像进行数字化的表述，构建数字化的三维模型，将得到的模型绘制出来，这就是整个的基于单幅图像的三维重建过程。因此，现有的三维立体图像恢复技术需要从一个广泛的大场景中提取几何信息，然后计算多个立体图的三维深度图和三维数据，然后再把这些三维数据进行合并，但是在三维深度图之前的相对位置不确定的情况下，合并后的深度图可能会出现错误的情况，另外对照相机与摄影设备有一定的要求，这是获得真实的感知图像的需要。
因此，上述三维场景图像恢复方法需要假设很多条件来进行试验，同时运行起来耗费的时间很长，最主要的是恢复出来的图像效果并不理想，一方面传统的三维立体图像恢复必须先要建立模型，同时需要获得若干幅基于真实场景或者真实的物体的三维感知图像，但是当物体或者场景都是虚构出来的不存在的，这就意味着构建真实场景不能获取到真实感知的图像，又或者场景和物体是在时刻变化的，这就意味着不可以使用基于图像的建模技术来恢复；另一方面，从用户的角度出发，在恢复过程中，场景中的无图都会变成图像中的二维对象，用户很难和这些图像进行交互，获得自己所需要的重要信息。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供的基于纠删码的三维场景图像恢复方法解决了三维场景图像恢复效果不理想、容易出现错误的问题。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种基于纠删码的三维场景图像恢复方法，包括以下步骤：
S1、提取待恢复场景的二维全景图像，并构建目标三维场景图；
S2、对提取的若干张二维全景图像进行修正；
S3、计算所有修正后的二维全景图像在目标三维场景图中的最优三维重建点；
S4、对计算出最优三维重建点进行建模，进而恢复出目标三维场景图对应的三维立体图，实现三维场景图像恢复。
进一步地，所述步骤S1具体为：
S11、确定待恢复场景，将其作为目标场景；
S12、基于目标场景，确定X-Y精密工作台的位置；
S13、基于X-Y精密工作台的位置调整相机的位置，使其拍摄目标场景中所有平面的二维全景图像；
S14、利用相机的固有参数对拍摄的二维全景图像进行校正；
S15、将校正后的二维全景图像进行合成，得到目标三维场景图。
进一步地，所述步骤S13具体为：
A1、将相机绕其光学中心围绕一个轴旋转360度，拍摄当前平面内的全景图像；
A2、基于X-Y精密工作台与相机的相对位置，调整相机的位置，使其拍摄目标场景内所有平面的全景图像。
进一步地，所述步骤S14中通过相机的焦距、横纵比和径向畸变系数对拍摄的二维全景图像进行校正。
进一步地，所述步骤S2具体为：
S21、根据获取二维全景图像时的序列，对相邻二维全景图像依次两两进行二维傅里叶变换；
S22、针对傅里叶变换后的两个二维全景图像，计算其固定时间差内的相位差，进而估计两个二维全景图像之间的二维平移；
S23、确定两个二维全景图像之间的重叠区域，在重叠区域内利用图像配准方法对两个二维全景图像的二维平移进行细化；
S24、根据二维平移细化后的两个二维全景图像中同一物体的坐标值之差，确定相邻两个二维全景图像的相对位移；
S25、重复步骤S21-S24，计算所有二维全景图像相对于其他二维全景图像的相对位移，进而确定每个二维全景图像的相对位移误差值；
S26、根据确定的相对位移误差值，重新生成每一个序列下的二维全景图像，完成对二维全景图像的修正。
进一步地，所述步骤S3具体为：
S31、通过无特征约束特征跟踪和三维数据合并方法对各二维全景图像进行处理，获取其中的理论三维重建点；
S32、基于每个二维全景图像的特征点，计算其对应的实际三维重建点；
S33、判断每个二维全景图像中的理论三维重建点和实际三维重建点的距离是否大于设定阈值；
若是，则进入步骤S34；
若否，则进入步骤S35；
S34、更新二维全景图像中的特征点，重新计算对应的实际三维重建点，返回步骤S33；
S35、将每个二维全景图像中的当前实际三维重建点，作为该二维全景图像在目标三维场景图中的最优三维重建点。
进一步地，所述步骤S31具体为：
B1、确定每个二维全景图像中的特征点，利用每个二维全景图像的三维柱坐标对对应二维全景图像中的特征点进行跟踪；
B2、将每个二维全景图像的特征点跟踪得到的坐标值构造为一个基本矩阵；
B3、基于构造的基本矩阵和相机相对位移，计算出每个二维全景图像相对于目标三维场景图的理论三维重建点。
进一步地，所述步骤S32中，确定一个二维全景图像中的实际三维重建点的方法具体为：
C1、确定第p个二维全景图像中第i个特征点到目标三维场景图对应像点的单位矢量
Figure BDA0002559420370000041
与第p个二维全景图像相关联的相机的平移距离Lp之间的关系式：
Figure BDA0002559420370000042
式中，Xip为平移距离Lp和单位矢量
Figure BDA0002559420370000043
之间的关系函数值；Kip为第p个二维全景图像中第i个特征点的矢量系数；
C2、基于Xip，确定第p个二维全景图像中第i个特征点的最小化误差εi：
Figure BDA0002559420370000051
式中，Kp为第p个二维全景图像的矢量系数，
Figure BDA0002559420370000052
为第p个二维全景图像到目标三维场景图的单位矢量，S为实际三维重建点；
C3、基于最小化误差εi，确定系数Kp和实际三维重建点S的偏导数，其分别为：
Figure BDA0002559420370000053
Figure BDA0002559420370000054
C4、令
Figure BDA0002559420370000055
根据系数Kp的偏导数公式计算出Kp的值，并将其代入到实际三维重建点S偏导数公式中，得到：
Figure BDA0002559420370000056
式中，
Figure BDA0002559420370000057
为向量
Figure BDA0002559420370000058
的转置向量；
C5、当
Figure BDA0002559420370000059
中的
Figure BDA00025594203700000510
时，得到实际三维重建点S的表达式为：
S＝[∑p Ap]-1[∑p ApLp]＝[∑p Ap]-1[∑pSp]
式中，Ap为二维全景图像中的特征点到目标三维场景图对应像点的连线，Sp为第p个二维全景图像的实际三维重建点，I为单位矩阵；
C6、根据实际三维重建点S的计算公式，并结合第p个二维全景图像的Ap和Lp，计算出第p个二维全景图像的实际三维重建点Sp：
Figure BDA00025594203700000511
进一步地，所述步骤S4具体为：
S41、利用3D网格对所有二维全景图像中的最优三维重建点进行建模；
S42、将建模得到的每个平面与对应二维全景图像构建一个文本映射；
S43、根据文本映射，利用Matlab对各二维全景图像的实际三维重建点，进行平面拟合和边界化简；
S44、根据平面拟合及边界化简后的各实际三维重建点，恢复出目标三维场景图对应的三维立体图，实现三维场景图像恢复。
本发明的有益效果：
(1)在进行三维场景图像恢复时，对于视野很广的三维数据，尤其是360度的视野，不需要再进行大量深度图像的合并，把组成三维图像的一系列子图像根据不受约束的特征跟踪，确定最优的三维重建点，进而完成对三维场景图像的恢复；
(2)本发明方法通过使用全景图像，可以提取覆盖很宽视野的3D数据，从而避免了大量深度图合并的需要，进而避免了深度图之间的相对位置还不完全清楚的情况下合并会出现的三维场景恢复错误；
(3)本发明方法通过对全景图进行特征点的跟踪，减少了模糊匹配的数量，提高了三维场景图像恢复效率。
附图说明
图1为本发明提供的基于纠删码的三维场景图像恢复方法流程图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示，一种基于纠删码的三维场景图像恢复方法，包括以下步骤：
S1、提取待恢复场景的二维全景图像，并构建目标三维场景图；
S2、对提取的若干张二维全景图像进行修正；
S3、计算所有修正后的二维全景图像在目标三维场景图中的最优三维重建点；
S4、对计算出最优三维重建点进行建模，进而恢复出目标三维场景图对应的三维立体图，实现三维场景图像恢复。
本实施例的步骤S1具体为：
S11、确定待恢复场景，将其作为目标场景；
S12、基于目标场景，确定X-Y精密工作台的位置；
S13、基于X-Y精密工作台的位置调整相机的位置，使其拍摄目标场景中所有平面的二维全景图像；
S14、利用相机的固有参数对拍摄的二维全景图像进行校正；
S15、将校正后的二维全景图像进行合成，得到目标三维场景图。
在上述步骤S13具体为：
A1、将相机绕其光学中心围绕一个轴旋转360度，拍摄当前平面内的全景图像；
A2、基于X-Y精密工作台与相机的相对位置，调整相机的位置，使其拍摄目标场景内所有平面的全景图像。
本实施例中通过手动调整相机相对于X-Y精密工作台的位置，以保证获取的三维全景图像完整，以消除相机移动的时候产生的运动视差；在每个相机的位置，把相机通过其光学中心围绕一个轴旋转360度，以获取拍摄目标场景中所有平面的二维全景图像；
在上述步骤S14中通过相机的焦距、横纵比和径向畸变系数对拍摄的二维全景图像的序列、纵横比和径向畸变系数进行校正。
本实施例的步骤S2具体为：
S21、根据获取二维全景图像时的序列，对相邻二维全景图像依次两两进行二维傅里叶变换；
S22、针对傅里叶变换后的两个二维全景图像，计算其固定时间差内的相位差，进而估计两个二维全景图像之间的二维平移；
S23、确定两个二维全景图像之间的重叠区域，在重叠区域内利用图像配准方法对两个二维全景图像的二维平移进行细化；
S24、根据二维平移细化后的两个二维全景图像中同一物体的坐标值之差，确定相邻两个二维全景图像的相对位移；
S25、重复步骤S21-S24，计算所有二维全景图像相对于其他二维全景图像的相对位移，进而确定每个二维全景图像的相对位移误差值；
S26、根据确定的相对位移误差值，重新生成每一个序列下的二维全景图像，完成对二维全景图像的修正。
本实施例的步骤S3具体为：
S31、通过无特征约束特征跟踪和三维数据合并方法对各二维全景图像进行处理，获取其中的理论三维重建点；
S32、基于每个二维全景图像的特征点，计算其对应的实际三维重建点；
S33、判断每个二维全景图像中的理论三维重建点和实际三维重建点的距离是否大于设定阈值；
若是，则进入步骤S34；
若否，则进入步骤S35；
S34、更新二维全景图像中的特征点，重新计算对应的实际三维重建点，返回步骤S33；
S35、将每个二维全景图像中的当前实际三维重建点，作为该二维全景图像在目标三维场景图中的最优三维重建点。
上述步骤S31具体为：
B1、确定每个二维全景图像中的特征点，利用每个二维全景图像的三维柱坐标对对应二维全景图像中的特征点进行跟踪；
具体地，每个二维全景图像的三维柱坐标的确定方法具体为：
将二维全景图像对应的横纵比和径向畸变系数进行转换，并将相机的焦距作为图像的横截面半径，将该二维全景图像的序列转换成对应目标三维场景图的柱坐标。
B2、将每个二维全景图像的特征点跟踪得到的坐标值构造为一个基本矩阵；
B3、基于构造的基本矩阵和相机相对位移，计算出每个二维全景图像相对于目标三维场景图的理论三维重建点。
上述步骤S32中，确定一个二维全景图像中的实际三维重建点的方法具体为：
C1、确定第p个二维全景图像中第i个特征点到目标三维场景图对应像点的单位矢量
Figure BDA0002559420370000091
与第p个二维全景图像相关联的相机的平移距离Lp之间的关系式：
Figure BDA0002559420370000092
式中，Xip为平移距离Lp和单位矢量
Figure BDA0002559420370000093
之间的关系函数值；Kip为第p个二维全景图像中第i个特征点的矢量系数；
由于每个特征点都在其与三维全景图像像点的连线上，根据Xip得到图像p的第i个特征点的最小化误差函数：
Figure BDA0002559420370000094
式中，N为所合成的全景图的个数；
C2、基于Xip，确定第p个二维全景图像中第i个特征点的最小化误差εi：
Figure BDA0002559420370000101
式中，Kp为第p个二维全景图像的矢量系数，
Figure BDA0002559420370000102
为第p个二维全景图像到目标三维场景图的单位矢量，S为实际三维重建点；
C3、基于最小化误差εi，确定系数Kp和实际三维重建点S的偏导数，其分别为：
Figure BDA0002559420370000103
Figure BDA0002559420370000104
C4、令
Figure BDA0002559420370000105
根据系数Kp的偏导数公式计算出Kp的值，并将其代入到实际三维重建点S偏导数公式中，得到：
Figure BDA0002559420370000106
式中，
Figure BDA0002559420370000107
为向量
Figure BDA0002559420370000108
的转置向量；
C5、当
Figure BDA0002559420370000109
中的
Figure BDA00025594203700001010
时，得到实际三维重建点S的表达式为：
S＝[∑p Ap]-1[∑p ApLp]＝[∑p Ap]-1[∑p Sp]
式中，Ap为二维全景图像中的特征点到目标三维场景图对应像点的连线，Sp为第p个二维全景图像的实际三维重建点，I为单位矩阵；
C6、根据实际三维重建点S的计算公式，并结合第p个二维全景图像的Ap和Lp，计算出第p个二维全景图像的实际三维重建点Sp：
Figure BDA00025594203700001011
本实施例的步骤S4具体为：
S41、利用3D网格对所有二维全景图像中的最优三维重建点进行建模；
S42、将建模得到的每个平面与对应二维全景图像构建一个文本映射；
S43、根据文本映射，利用Matlab对各二维全景图像的实际三维重建点，进行平面拟合和边界化简；
S44、根据平面拟合及边界化简后的各实际三维重建点，恢复出目标三维场景图对应的三维立体图，实现三维场景图像恢复。
本发明的有益效果：
(1)在进行三维场景图像恢复时，对于视野很广的三维数据，尤其是360度的视野，不需要再进行大量深度图像的合并，把组成三维图像的一系列子图像根据不受约束的特征跟踪，确定最优的三维重建点，进而完成对三维场景图像的恢复；
(2)本发明方法通过使用全景图像，可以提取覆盖很宽视野的3D数据，从而避免了大量深度图合并的需要，进而避免了深度图之间的相对位置还不完全清楚的情况下合并会出现的三维场景恢复错误；
(3)本发明方法通过对全景图进行特征点的跟踪，减少了模糊匹配的数量，提高了三维场景图像恢复效率。

Claims (9)

1.一种基于纠删码的三维场景图像恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、提取待恢复场景的二维全景图像，并构建目标三维场景图；
S2、对提取的若干张二维全景图像进行修正；
S3、计算所有修正后的二维全景图像在目标三维场景图中的最优三维重建点；
S4、对计算出最优三维重建点进行建模，进而恢复出目标三维场景图对应的三维立体图，实现三维场景图像恢复。
2.根据权利要求1所述的基于纠删码的三维场景图像恢复方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：
S11、确定待恢复场景，将其作为目标场景；
S12、基于目标场景，确定X-Y精密工作台的位置；
S13、基于X-Y精密工作台的位置调整相机的位置，使其拍摄目标场景中所有平面的二维全景图像；
S14、利用相机的固有参数对拍摄的二维全景图像进行校正；
S15、将校正后的二维全景图像进行合成，得到目标三维场景图。
3.根据权利要求2所述的基于纠删码的三维场景图像恢复方法，其特征在于，所述步骤S13具体为：
A1、将相机绕其光学中心围绕一个轴旋转360度，拍摄当前平面内的全景图像；
A2、基于X-Y精密工作台与相机的相对位置，调整相机的位置，使其拍摄目标场景内所有平面的全景图像。
4.根据权利要求4所述的基于纠删码的三维场景图像恢复方法，其特征在于，所述步骤S14中通过相机的焦距、横纵比和径向畸变系数对拍摄的二维全景图像进行校正。
5.根据权利要求2所述的基于纠删码的三维场景图像恢复方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：
S21、根据获取二维全景图像时的序列，对相邻二维全景图像依次两两进行二维傅里叶变换；
S22、针对傅里叶变换后的两个二维全景图像，计算其固定时间差内的相位差，进而估计两个二维全景图像之间的二维平移；
S23、确定两个二维全景图像之间的重叠区域，在重叠区域内利用图像配准方法对两个二维全景图像的二维平移进行细化；
S24、根据二维平移细化后的两个二维全景图像中同一物体的坐标值之差，确定相邻两个二维全景图像的相对位移；
S25、重复步骤S21-S24，计算所有二维全景图像相对于其他二维全景图像的相对位移，进而确定每个二维全景图像的相对位移误差值；
S26、根据确定的相对位移误差值，重新生成每一个序列下的二维全景图像，完成对二维全景图像的修正。
6.根据权利要求5所述的基于纠删码的三维场景图像恢复方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：
S31、通过无特征约束特征跟踪和三维数据合并方法对各二维全景图像进行处理，获取其中的理论三维重建点；
S32、基于每个二维全景图像的特征点，计算其对应的实际三维重建点；
S33、判断每个二维全景图像中的理论三维重建点和实际三维重建点的距离是否大于设定阈值；
若是，则进入步骤S34；
若否，则进入步骤S35；
S34、更新二维全景图像中的特征点，重新计算对应的实际三维重建点，返回步骤S33；
S35、将每个二维全景图像中的当前实际三维重建点，作为该二维全景图像在目标三维场景图中的最优三维重建点。
7.根据权利要求6所述的基于纠删码的三维场景图像恢复方法，其特征在于，所述步骤S31具体为：
B1、确定每个二维全景图像中的特征点，利用每个二维全景图像的三维柱坐标对对应二维全景图像中的特征点进行跟踪；
B2、将每个二维全景图像的特征点跟踪得到的坐标值构造为一个基本矩阵；
B3、基于构造的基本矩阵和相机相对位移，计算出每个二维全景图像相对于目标三维场景图的理论三维重建点。
8.根据权利要求6所述的基于纠删码的三维场景图像恢复方法，其特征在于，所述步骤S32中，确定一个二维全景图像中的实际三维重建点的方法具体为：
C1、确定第p个二维全景图像中第i个特征点到目标三维场景图对应像点的单位矢量
Figure FDA0002559420360000031
与第p个二维全景图像相关联的相机的平移距离Lp之间的关系式：
Figure FDA0002559420360000032
式中，Xip为平移距离Lp和单位矢量
Figure FDA0002559420360000033
之间的关系函数值；Kip为第p个二维全景图像中第i个特征点的矢量系数；
C2、基于Xip，确定第p个二维全景图像中第i个特征点的最小化误差εi：
Figure FDA0002559420360000034
式中，Kp为第p个二维全景图像的矢量系数，
Figure FDA0002559420360000035
为第p个二维全景图像到目标三维场景图的单位矢量，S为实际三维重建点；
C3、基于最小化误差εi，确定系数Kp和实际三维重建点S的偏导数，其分别为：
Figure FDA0002559420360000041
Figure FDA0002559420360000042
C4、令
Figure FDA0002559420360000043
根据系数Kp的偏导数公式计算出Kp的值，并将其代入到实际三维重建点S偏导数公式中，得到：
Figure FDA0002559420360000044
式中，
Figure FDA0002559420360000045
为向量
Figure FDA0002559420360000046
的转置向量；
C5、当
Figure FDA0002559420360000047
中的
Figure FDA0002559420360000048
时，得到实际三维重建点S的表达式为：
S＝[∑pAp]-1[∑pApLp]＝[∑pAp]-1[∑pSp]
式中，Ap为二维全景图像中的特征点到目标三维场景图对应像点的连线，Sp为第p个二维全景图像的实际三维重建点，I为单位矩阵；
C6、根据实际三维重建点S的计算公式，并结合第p个二维全景图像的Ap和Lp，计算出第p个二维全景图像的实际三维重建点Sp：
Figure FDA0002559420360000049
9.根据权利要求2所述的基于纠删码的三维场景图像恢复方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：
S41、利用3D网格对所有二维全景图像中的最优三维重建点进行建模；
S42、将建模得到的每个平面与对应二维全景图像构建一个文本映射；
S43、根据文本映射，利用Matlab对各二维全景图像的实际三维重建点，进行平面拟合和边界化简；
S44、根据平面拟合及边界化简后的各实际三维重建点，恢复出目标三维场景图对应的三维立体图，实现三维场景图像恢复。
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