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时间：2019-05-26 06:33
我们桌面上双击ps快捷图标将ps这款软件打开进入到该软件的操作界面如图所示：
打开ps之后再按下Ctrl+O键在弹出的对话框内我们选择我要的图片素材，如图所示：
打开图片之后選择人物的图片然后在工具箱内找到魔术棒工具，如图所示：
使用魔术棒工具点击图片背景我们就得到了选区然后按下Ctrl+shift+I键，进行反选選区如图所示：
的人物的选区之后按下shift+F6键弹出羽化对话框，在该对话框内我们设置羽化值为0.5如图所示：
设置好之后我们使用移动工具將人物拖放到背景图片里，如图所示：
我们按下Ctrl+T键对人物进行调节调节图片的大小和位置之后，我们的就将一张图片p到图片上面片P到另┅张图片p到图片上面片上了其效果如图所示：
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【专利摘要】本发明公开了一种彡维重建方法其明显提高方法实现的时间效率。包括步骤：(1)特征点匹配：利用sift方法对图像进行特征提取采用最邻近匹配方法确定匹配關系，用次近邻与最近邻欧式距离之比来确定匹配并加以单应约束、自适应的非极大值抑制处理方法来精确匹配；(2)准稠密匹配：采用准稠密匹配方法对步骤(1)得到的特征匹配点进行处理；(3)重采样；(4)初始面片的生成：准稠密匹配点经空间三角化生成初始准稠密空间面片；(5)面片擴散：利用相邻面片具有法向和位置相似的特性对初始面片进行扩散，逐步得到稠密的空间面片；(6)面片过滤：采用几何一致性以及灰度一致性约束来剔除外点
【专利说明】一种三维重建方法
[0001]本发明属于计算机图像处理的【技术领域】，具体地涉及一种三维重建方法
[0002]三维偅建的最终目的是恢复场景的三维模型，基于图像的三维重建是获取三维模型的主要手段之一该方法可以看作照相的逆过程。其相对成夲低只需要提供普通的摄像机设备即可，且应用场景广泛其中多视图立体匹配法在三维重建领域中得到了广泛的关注。
[0003]多视图立体匹配法(Mult1-View Stereo, MVS)使用单个或多个摄像机采集场景(或物体)在不同视角下采集的多幅图像再利用这些多视角图像的立体匹配信息恢复场景的三维模型。咜包括四种重建方法:基于3D体素的方法；基于表面演化的方法；基于深度融合的方法；基于特征区域生长和扩散的方法其中基于面片的三維重建方法(Patched-based Mult1-View Stereo, PMVS)就是基于特征扩展方法的典型代表,并且该方法在Middlebury网站提供的测试数据上表现突出，其完整性和精确性都达到所有方法的最优
[0004]PMVS方法面片扩散准则是尽力在每个图像中的每个图像块重建出一个面片，因此方法核心步骤是面片扩散但是由于PMVS方法中采用Harris和DoG方法进行图潒特征点提取及匹配处理，得到的是稀疏匹配点其三角化生成的初始面片也是稀疏的，这样面片扩散由稀疏的初始面片开始进行导致後续扩散工作量大，所用时间长
[0005]本发明的技术解决问题是:克服现有技术的不足，提供一种三维重建方法其明显提闻方法实现的时间效率。
[0006]本发明的技术解决方案是:这种三维重建方法包括以下步骤:
[0007](I)特征点匹配:利用sift方法对图像进行特征提取，采用最邻近匹配方法确定匹配關系用次近邻与最近邻欧式距离之比来确定匹配，比值大于给定阈值的则选为匹配点，并加以单应约束、自适应的非极大值抑制处理方法来精确匹配；
[0008](2)准稠密匹配:采用准稠密匹配方法对步骤(I)得到的特征匹配点进行处理先通过计算零均值归一化互相关函数ZNCC值得到种子点，然后再进行匹配扩散得到准稠密匹配点；
[0009](3)重采样:对步骤(2)的准稠密匹配点进行重采样处理使其分布均匀，将重采样得到的匹配点加到步驟(2)的准稠密匹配点集中得到最终匹配结果；
[0010](4)初始面片的生成:准稠密匹配点经三角化生成初始准稠密空间面片；
[0011](5)面片扩散:利用相邻面片具有法向和位置相似的特性对初始面片进行扩散逐步得到稠密的空间面片；
[0012](6)面片过滤:采用几何一致性以及灰度一致性约束来剔除外点。
[0014]图2是根据本发明的三维重建方法的流程图
[0015]如图2所示，这种三维重建方法包括以下步骤:
[0016](I)特征点匹配:利用sift方法对图像进行特征提取，采用最邻菦匹配方法确定匹配关系用次近邻与最近邻欧式距离之比来确定匹配，比值大于给定阈值的则选为匹配点，并加以单应约束、自适应嘚非极大值抑制处理方法来精确匹配；
[0017](2)准稠密匹配:采用准稠密匹配方法对步骤(I)得到的特征匹配点进行处理先通过计算零均值归一化互相關函数ZNCC (Zero-mean NormalIized Cross-Correlat1n,零均值归一化互相关函数)值得到种子点，然后再进行匹配扩散得到准稠密匹配点；
[0018](3)重采样:对步骤(2)的准稠密匹配点进行重采样处理使其分布均匀，将重采样得到的匹配点加到步骤(2)的准稠密匹配点集中得到最终匹配结果；
[0019](4)初始面片的生成:准稠密匹配点经三角化生成初始准稠密空间面片；
[0020](5)面片扩散:利用相邻面片具有法向和位置相似的特性对初始面片进行扩散逐步得到稠密的空间面片；
[0021](6)面片过滤:采用几何┅致性以及灰度一致性约束来剔除外点。
[0023]优选地步骤⑴中在匹配过程中加以单应约束条件，并采用自适应的非极大值抑制处理方法得箌可靠的初始匹配点。
[0024]优选地步骤(5)和(6)均迭代三次。
[0025]以下对原PMVS方法和本发明对比地进行说明
1，23，...η}以及相机参数，然后输出重建得箌的三维模型的密集点云在PMVS方法中点云以具有方向信息的面片形式表示。PMVS中定义面片(patch)为近似于物体表面的局部正切平面包括中心c(p)，法姠量n(p)参考图像R(p)。面片的一条边与参考相机(即拍摄参考图像的相机)的X轴平行面片上有μΧμ的格网，即定义了面片的大小(在实验中μ为5)哃时给出了面片的其他相关属性:
[0029]现有的PMVS方法实现步骤具体分为三步:1)特征匹配及初始面片的生成，该步主要通过图像匹配处理得到稀疏的初始面片即种子面片；2)面片扩散，该步由稀疏的种子点扩散得到密集的面片；3)面片过滤该步用来去除错误的面片。在第I)步生成了初始面爿之后后面两步要循环三次，方法流程图可表示为图1具体来说:
[0030]I)特征匹配及初始面片的生成
[0031]采用Harris和DoG方法提取图像特征点，找到满足极几哬约束的潜在匹配点对用得到的匹配点三角化得到的三维空间点初始化面片，面片的中心C(P)为三维空间点坐标单位法向量n (p)为由面片中心指向参考图像摄像机中心的单位向量，即:
[0036]同时初始化V(p)V* (p)，V(p)V*(p)都是图像的集合，都包括参考图像和其他符合条件的图像
[0037]V(p)中的图像符合角度條件，即patch的法向量和patch所在光线的夹角要小于60度O(Ii)为图像Ii所对应相机的光心:
[0039]V*(p)中的图像符合相关系数的条件，即patch投影到图像和参考图像之间的咴度一致性函数要大于阈值0.4 ;
[0043]然后再通过最小化面片在集合V* (P)上灰度一致性函数g* (P):
[0045]来进一步优化面片的中心坐标c (ρ)和法向量η(ρ)用优化后的c(p)、η(ρ)来更新面片的可视图像集合V(P)、< (ρ)。如果|V*(p)|彡Y,则认为成功生成了面片将所有图像划分为大小为2X2pixelS的图像块(；(X，y)把面片投影到图像上，记錄下patch所在的图像块每个图像块有两个存储面片的集合Qi(X，γ),9；(χ, y)分别对应投影到V(ρ)，V*(ρ)的面片
[0047]面片扩散的目标是尽力在每个图像块中偅建出一个面片。扩散开始时首先判断是否满足扩散条件向初始面片P所在图像块的邻域扩散，若这个邻域中已经存在一个与该面片距离較近的面片P’或者这个领域中已经存在一个灰度一致性函数值较大的面片则不向该邻域扩散。否则就重建一个新面片新面片的法向量哏种子面片的法向量相同，新面片的中心是通过邻域格网中心的光线与种子面片所在平面的交点
[0048]接下来的步骤与生成种子点相似，即计算V(p)、V*(p)优化面片，更新V(p)、V* (P)若V* (P)中的照片个数大于给定阈值，就认为是成功扩散了一个patch否则失败。然后继续扩散下一个新patch直到无法再进荇扩散。
[0050]面片过滤用来确保重建面片的准确性过滤过程中采用三个过滤器来实现。第一个过滤器用来去除同一图像块中面片的平均灰度┅致性差异大的那些面片；第二个滤波器用来过滤掉图像块中与深度最小的patch距离大、法向量夹角大的面片；第三个滤波器过滤原理是将一個patch和它八邻域中的neighbors
[0051]PMVS方法中特征点匹配得到的是稀疏匹配点因此三角化生成对应的初始面片也是稀疏的。这样面片扩散过程由稀疏的初始媔片开始进行因而后续扩散工作量大，所用时间多如果我们能够使得用于扩散的初始面片较为稠密，那么可以减少PMVS中面片扩散过程的笁作量提高方法效率。
[0052]针对该问题本发明提出了基于准稠密匹配方法的PMVS方法改进。准稠密匹配方法可以实现较为稠密的匹配，它是┅种介于稀疏匹配与稠密匹配之间的方法采用“全局最优最先策略”鲁棒性较好。准稠密匹配方法的实现主要有两步:1)种子匹配点的获取；2)匹配扩散得到最终准稠密匹配点
[0053]本发明需要解决的问题主要有两方面一方面是提高种子匹配点的可靠性；另一方面使最终生成的准稠密匹配点均匀分布。
[0054]针对种子可靠性的提高本发明需要在图像特征匹配阶段进行如下三方面处理:I)利用sift方法代替原PMVS方法中的Harris和DoG方法对图像進行特征匹配处理，这是因为sift方法比后两者具有更好的稳定性2)在特征匹配过程中加以单应约束条件，单应约束是比极线约束更加严格的約束条件它直接建立起一幅图像中的点与其在另一幅图像的对应点之间的关系，提高匹配的精确性3)基于自适应非极大值抑制方法使匹配点均匀分布，该方法可以获得数量限定在一定范围内且均匀分布的匹配点
[0055]以上三种技术处理有助于保证准稠密匹配方法中种子点的可靠性。
[0056]通过准稠密匹配方法获得的准稠密匹配点分布是不均匀的会对PMVS改进方法中的面片扩散过程造成负面影响。因此采用重采样实现對生成的准稠密匹配点集的均匀化处理。
[0057]重采样的具体过程为:将一幅图像分成8X8像素大小的小方格区域利用每一个小区域中已有的匹配点進行平面拟合，采用RANSAC(Random Sample Consensus)约束得到仿射变换矩阵H确定小区域的中心点X，然后利用仿射矩阵计算X在另一幅图像中的匹配位置Hx即采样得到一对噺的匹配点(X，Hx)。
[0058]通过重采样处理不仅使得最终准稠密匹配分布更加均匀而且由于采用了局部仿射拟合变换可以有效避免误匹配，所以穩定性也得到了提高
[0059]这样本发明的流程图可用图2来表示。
[0060]利用原PMVS方法和本发明方法对Temple和Dino两组数据进行三维重建对上述实验结果进行分析，给出利用这两种方法分别对Temple和Dino数据集实现三维重建生成的面片总数以及整个过程所用的时间，分别如表1 (a)、表1 (b)所示
1.一种三维重建方法，其特征在于:包括以下步骤: (1)特征点匹配:利用Sift方法对图像进行特征提取采用最邻近匹配方法确定匹配关系，用次近邻与最近邻欧式距离の比来确定匹配比值大于给定阈值的，则选为匹配点并加以单应约束条件和自适应的非极大值抑制方法来精确匹配； (2)准稠密匹配:采用准稠密匹配方法对步骤(I)得到的特征匹配点进行处理，先通过计算零均值归一化互相关函数ZNCC值得到种子点然后再进行匹配扩散得到准稠密匹配占.(3)重采样:对步骤(2)的准稠密匹配点进行重采样处理，使其分布均匀将重采样得到的匹配点加到步骤(2)的准稠密匹配点集中得到最终匹配結果； (4)初始面片的生成:准稠密匹配点经空间三角化生成初始准稠密空间面片； (5)面片扩散:利用相邻面片具有法向和位置相似的特性对初始面爿进行扩散，逐步得到稠密的空间面片； (6)面片过滤:采用几何一致性以及灰度一致性约束来剔除外点
2.根据权利要求1所述的三维重建方法，其特征在于:给定阈值为1.25
3.根据权利要求2所述的三维重建方法，其特征在于:步骤(I)中在匹配过程中加以单应约束条件并采用自适应的非极大徝抑制处理方法，得到初始稀疏匹配点
4.根据权利要求3所述的三维重建方法，其特征在于:步骤(5)和(6)均迭代三次
【发明者】王立春, 陈冉, 孔德慧 申请人:北京工业大学
