一种从多视图中得到人造场景主方向及图像边缘的方法

摘要

本发明公开一种从多视图中得到人造场景主方向及图像边缘的方，该方法从多幅人造场景图像中求取其三个相互正交的主方向并在图像中找到与之对应的边缘的，步骤为：对图像采集特征点，通过特征点进行标定和点云的重建；从领域中计算点云法向并通过投票的方式确定三个主方向；然后在图像中确定消影点；最后结合双边滤波提取边缘。本发明可以精确地恢复人造场景中常见的结构信息，并在图像中完整而准确地予以表现。

主权项

一种从多视图中得到人造场景主方向及图像边缘的方法，其特征在于，包括如下步骤：第一步，使用相机在不同的位置、不同的角度对场景进行拍照，获得真实场景的二维图像序列；此步骤中，需在不同的角度和不同的位置进行拍摄以获取目标对象的图像序列，保证每个关键点至少出现在三个或以上的视图中，所述关键点包括边缘点、角点；第二步，使用SIFT算法对图像进行特征提取及匹配；第三步，通过光束平差法同时进行相机定标以及匹配特征的三维重建，生成稀疏点云；第四步，使用PMVS算法，从稀疏点云开始，反复进行扩散和滤波，其中扩散从已确定的点开始，在其附近寻找与各图像相匹配的三维点，滤波则对扩散后的点进行检验，去除不符合可见性约束、图像一致性约束的点去除，最终的结果为较为稠密的点云；第五步，在点云中通过对一个合适的邻域内进行主成分分析计算每个点的法向量；所述第五步中，邻域的大小与点云的平均密度成正比，平均密度的定义为每个点与其最近点之间的距离的平均值，将点云放入Kd树的数据结构中，对包含在每个邻域中的点计算协方差矩阵后定义对应于最小特征值的特征向量为邻域中心点的法向；第六步，在空间上事先定义在单位球上均匀分布的单位向量，以法向量投票的方式确定三个相互正交的主方向，并投影到图像中确定消影点；为了使结果满足正交性的约束，先选择三个正交而与当前主方向最接近的方向为初值，选择球壳坐标下与其接近的法向计算均值作为旋转向量进行均值漂移以更新初值，当迭代稳定后，三个方向作为最终的主方向；第七步，对图像进行多次双边滤波简化，然后以Canny算子提取其边缘；第八步，边缘点通过简化的局部Hough变换确定其是否与消影点匹配，最后连接相一致的点形成与主方向平行的线段；具体为：对第七步得到的每个边缘像素点，在其邻域中采用Hough变换，但直线的方向仅为三个主方向投影，然后通过阈值来判断该点是否属于与某主方向平行的直 线；如果有较大部分的边缘点与该点所形成的向量指向某个消影点，则认为该点位于与消影点一致的直线上，这一步采用并行计算；最后将所有满足阈值要求的点分类并连成所需要的直线。