一种基于网格投影的自由曲面三维重建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于网格投影的自由曲面三维重建方法。自由曲面的表面无规则纹理和确定特征点，现有自由曲面的三维重建算法在运行过程中由于表面反射率不同、图像局部亮度不同和图像噪声等原因，所提取特征点的位置、数量都具有较大不确定性。针对此类问题，将网格投影到待重建曲面的表面，使自由曲面具备确定的可识别纹理及特征。在此基础上，提取自由曲面表面特征，实现精确特征点匹配及重建，将自由曲面的三维重建转换为通过识别自由曲面表面的网格投影特征进行匹配及重建。经过对实体模型的三维重建，验证了该方法的可行性和有效性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种自由曲面三维重建方法，尤其涉及基于网格投影的自由曲面三维重建方法。 
技术介绍
立体视觉一直是计算机图形学和计算机视觉的重要研究问题，是根据人类双目视觉的原理对场景或目标进行感知或识别，也就是利用数学方法从两幅或多幅二维立体图像对中恢复场景或目标的三维信息。目前立体视觉在工业领域——产品质量检测以及外包装检测、出厂金属产品的工业探伤；在医学领域——在医疗手术前建立模型，用于辅助医生进行诊断和提供治疗方案；在考古领域——对文物进行数字化处理，实现文化遗产保护等多个领域有广泛应用。同时随着3D打印技术的日趋成熟，未来满足通过3D打印技术快速复制物体的前提也是成熟的便捷三维重建技术。 立体视觉根据测量方法的不同，可以分为主动测量和被动测量。主动测量，如激光扫描、结构光扫描，同一时间对目标从不同角度进行拍摄，可以重建高精度的模型。被动方法是基于多视几何原理从多幅图像中提取二维信息重建模型。目前三维测量方法主要包括相位测量轮廓法、网格结构光模式等，运用这些方法已能够恢复形状规则、特征明显的场景或目标的三维信息。但是相位测量轮廓法存在由于相移不准以及光场的非正弦性都能够产生测量误差的问题，因此测量时就需要引入精度比较高的相移装置以及标准的正弦光栅；网格结构光模式又称为网格编码模式，其存在空间邻域内特征点的影响，所以编码图像的识别及解 码比较困难，并且使得系统的测量误差增大，也存有分辨率低以及受到景物表面反射率不相同和颜色的影响等缺点。 因此，为了解决这类问题，本文在三维重建过程中，将被动测量方法与主动测量方法相结合，加入人为约束条件，将无规则或无纹理的表面信息统一为由规则网格构成的表面，在空间域内对双目图像处理后恢复三维信息，降低三维重建过程中的不确定性，提高重建结果精度。本文方法相较于激光扫描、相位法等重建方法成本较低，系统结构简单，不需要对实验对象做任何预处理，即可达到预期效果。 
技术实现思路
(一)要解决的技术问题 本专利技术的目的是为了克服现有技术的不足，提供一种基于网格投影的自由曲面三维重建方法，该方法降低三维重建过程中的不确定性，提高重建结果精度。 (二)技术方案 针对以上问题，本专利技术提出的基于网格投影的自由曲面三维重建方法，包括以下步骤： 1)设计选择系统硬件，搭建双目视觉实验台，采集实验对象图片； 2)将步骤1)中取得两幅图像进行畸变校正及各种预处理操作，通过实验比较分析选择适当的预处理方法，为后期图像的处理做好准备； 3)将步骤2)所得两幅图像利用形态学方法进行网格线条细化； 4)将步骤3)所得两幅图像提取网格交点及网格交点间的特征点。根据网格交点的分布特征及其四邻域和八邻域内像素分布特征，在每个交点所在位置提取特征点，最终保留位于最中心位置的特征点作为网格 交点。根据网格交点及细化后网格线条的单像素特征，提取出网格交点间所有特征点。 5)将步骤4)所得两幅图像特征点，网格交点按照交点的位置对其进行二次编码，将行坐标在一定范围内的点归为同一行，将列坐标在一定范围内的点归为同一列，编码后将两幅图像中具有同一编码的交点列为匹配对。网格交点间的特征点根据极线几何约束、相似性约束、连续性约束、顺序一致性约束进行匹配； 6)将步骤5)所得两幅图像特征点匹配对，根据匹配点对的特征点在各自图像中的二维坐标，双目视觉相机的内部参数和外部参数以及立体视觉三维重建公式，计算出特征点的三维坐标，并完成重建。 (三)有益效果 本专利技术的基于网格投影的自由曲面三维重建方法能很好地运用在曲面上，实验针对鼠标表面进行重建，取得了比较好的实验效果，具有通用性。 附图说明图1为本专利技术实施例1的左右相机图像灰度化处理效果图，其中，(a)为左相机原始图像(畸变校正后)，(b)为右相机原始图像(畸变校正后)； 图2为本专利技术实施例1的左右相机图像预处理完成效果图，其中，(a)为左相机预处理完成图，(b)为右相机预处理完成图； 图3为本专利技术实施例1的网格交点提取效果图，其中，(a)为左相机提取交点，(b)为右相机提取交点； 图4为本专利技术实施例1的网格交点间特征点提取效果图，其中，(a)为左图竖直方向特征点，(b)为右图竖直方向特征点，(c)为左图水平方向特征点，(d)为右图水平方向特征点； 图5为本专利技术实施例1的特征点匹配效果图，其中，(a)为竖直方向特征点匹配结果，(b)为水平方向特征点匹配结果； 图6为本专利技术实施例1的特征点匹配流程图； 图7为本专利技术实施例1三维重建效果图； 具体实施方式本专利技术提出的基于网格投影的自由曲面三维重建方法结合附图和实施例说明如下，以下实施方式仅用于说明本发展，而并非对本专利技术的限制，本专利技术的专利保护范围应由各权利要求限制。 本专利技术在三维重建过程中，将被动测量方法与主动测量方法相结合，加入人为约束条件，将无规则或无纹理的表面信息统一为由规则网格构成的表面，在空间域内对双目图像处理后恢复三维信息，降低三维重建过程中的不确定性，提高重建结果精度。 本专利技术以鼠标为研究对象，研究用何种算法能更加精确地对曲面进行三维重建。 实施例 本文所搭建的三维重建系统由CCD相机、网格投影、双目相机支架、计算机及系统软件等构成。左右两摄像机采用非平行光轴的任意姿态放置，在两摄像机连线中点处放置网格投影。测量时，网格投影到被测表面，并在被测表面上形成网格状的亮光条，CCD相机采集测量两幅原始图像，如图1。 对摄像机获得的原始图像进行畸变校正、去噪声、二值化、细化网格线条等预处理后，可以得到仅有网格信息的图像对，如图2所示。通过网格投影、提取网格线条以后，将无规则特征、无规则纹理的目标图像转换为纹理统一的网格线条，通过对网格线条进行处理，即可对任意自由曲面重建目标获得规则的纹理特征。对比原始图像和预处理图像可以看到，将原始图像中之后算法中用不到的信息剔除，最大程度提高算法运行速度。 针对图2进行特征提取，遵循从点到线的原则，即先提取准确率高、容易识别的角点、交点，而后根据这些角点、交点提取其间的特征点。第一个提取目标是网格线交点。在提取网格线交点过程中，由于网格投影到目标表面后发生变形，经过细化后的网格线交叉区域会有细微的区别。我们需要兼顾不同的网格交叉点特点，提取所有网格线的交点。对不同实验对象拍摄的多张网格图像交点及其邻域像素特征进行观察、分析与统计。研究统计了交点所在像素的四邻域及八邻域中的像素点数量，可归纳为5种类型。所述5种类型的特征点可以覆盖绝大多数的网格交点。如果有极个别网格交叉点不符合以上任意一种类型，则将这类交叉点记为空缺点。由于网格交叉点附近像素分布情况复杂，在同一个交叉点附近可以提取到多个上述类型的特征点。为此，对每种类型的交点设置优先级排序，按此方法可以保证提取后的特征点与交叉点一一对应，最终提取的特征点数量等于或小于实际网格交叉点数量，如图3所示。 根据网格交点，进一步提取网格交点之间的特征点。这部分特征点分为两类本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于网格投影的自由曲面三维重建方法，包括对网格投影后表面图像的预处理分析方法，特征点提取方法，特征点匹配方法，三维重建方法。

【技术特征摘要】
1.一种基于网格投影的自由曲面三维重建方法，包括对网格投影
后表面图像的预处理分析方法，特征点提取方法，特征点匹配方法，三
维重建方法。
2.根据权利要求1所述的基于网格投影的自由曲面三维重建方法，
其特征是预处理阶段将实域上的平滑方法进行详细的分析和实验，并对
中值滤波进行改进，采用自适应中值滤波。对滤波后的图像，在二值化
后采用形态学方法提取网格线条，并将网格线条进行单像素细化。
3.根据权利要求1所述的基于网格投影的自由曲面三维重建方法，
其特征是在特征提取阶段包含两部分，网格交点特征点提取和网格交点
间特征点提取。其特征是：
1)提取网格交点特征点的特征是统计了交点所在像素的四邻域及
八邻域中的像素点数量，并可归纳为5种类型。根据这5种类型分别提
取交点，在每个交点位置保留一个最合适的特征点，保证每个交点位置
仅有一个特征点。
2)网格交点间特征点提取的特征是根据网格线条交点...

【专利技术属性】
技术研发人员：化春键，方程骏，
申请(专利权)人：江南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32