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三維場景構建方法及裝置的制造方法

文檔序號:10625278閱讀:599來源:國知局
三維場景構建方法及裝置的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種三維場景構建方法,該三維場景構建方法包括:獲取用于構建三維場景的第一視圖和第二視圖,兩視圖基于同一場景,具有視差;對第一視圖和第二視圖進行特征點提取,以在第一視圖中確定M個特征點,在第二視圖中確定X個特征點,M、X為大于1的自然數(shù);對第一視第二視圖中的特征點進行一級濾波,以在所述M個特征點中確定小于M的N個特征點,在X個特征點中確定小于X的Y個特征點;基于第一視圖的N個特征點和第二視圖的Y個特征點進行特征匹配,以確定兩視圖中的對應特征點;根據(jù)對應特征點,構建三維場景。本發(fā)明提供的三維場景構建方法,通過降低特征點數(shù)量,降低計算機的運算量,提高匹配精度,達到更佳的三維構建效果。
【專利說明】
Ξ維場景構建方法及裝置
技術領域
[0001] 本發(fā)明設及立體顯示和立體拍攝領域,具體設及一種Ξ維場景構建方法及Ξ維場 景構建裝置。
【背景技術】
[0002] 人類是通過右眼和左眼所看到的物體的細微差異來感知物體的深度,從而識別出 立體圖像的,運種差異被稱為視差。立體顯示技術就是通過人為的手段來制造人的左、右眼 的視差,給左、右眼分別送去有視差的兩幅圖像,使大腦在獲取了左、右眼看到的不同圖像 之后,產(chǎn)生觀察真實Ξ維物體的感覺。
[0003] 技術人員可W根據(jù)雙目攝像頭同時拍攝兩幅具有視差的圖像、也可W通過單攝 像頭針對同一場景拍攝兩幅具有視差的圖像,之后,計算機利用兩幅視圖進行立體場景構 建。在立體場景構建過程中,現(xiàn)有技術可W通過特征點匹配等方式實現(xiàn),但是通常特征點提 取之后,能夠提取到大量特征點,運給兩幅視圖中的特征點進行匹配取得對應特征點,帶來 了極大困難,可能造成運算量大,匹配不精確的問題,為此如何減少運算量并且提高匹配精 度,是亟待解決的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的提供一種Ξ維場景構建方法,W降低Ξ維場景構建中的運算量,并 且提高雙視圖中的對應特征點匹配精度。
[0005] 為實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明第一方面提供了一種Ξ維場景構建方法,該種Ξ維場景 構建方法包括:
[0006] 獲取用于構建Ξ維場景的第一視圖和第二視圖,該第一視圖和第二視圖基于同一 場景,具有視差;
[0007] 對所述第一視圖和第二視圖進行特征點提取,W在所述第一視圖中確定Μ個特征 點,在所述第二視圖中確定X個特征點,Μ、X為大于1的自然數(shù);
[0008] 對所述第一視圖和所述第二視圖中的特征點進行一級濾波,W在所述Μ個特征點 中確定小于Μ的Ν個特征點,在所述X個特征點中確定小于X的Υ個特征點;
[0009] 基于所述第一視圖的Ν個特征點和所述第二視圖的Υ個特征點進行特征匹配,W 確定兩視圖中的對應特征點;
[0010] 根據(jù)所述對應特征點,構建所述Ξ維場景。
[0011] 第二方面,本發(fā)明實施例提供了一種Ξ維場景構建裝置,該種Ξ維場景構建裝置 包括:
[0012] 視圖獲取單元,用于獲取用于構建Ξ維場景的第一視圖和第二視圖,該第一視圖 和第二視圖基于同一場景,具有視差;
[0013] 特征點提取單元,用于對所述第一視圖和第二視圖進行特征點提取,W在所述第 一視圖中確定Μ個特征點,在所述第二視圖中確定X個特征點,Μ、X為大于1的自然數(shù);
[0014] 一級濾波單元,用于對所述第一視圖和所述第二視圖中的特征點進行一級濾波, W在所述Μ個特征點中確定小于Μ的N個特征點,在所述X個特征點中確定小于X的Y個 特征點;
[0015] 特征點匹配單元,用于基于所述第一視圖的Ν個特征點和所述第二視圖的Υ個特 征點進行特征匹配,W確定兩視圖中的對應特征點;
[0016] Ξ維場景構建單元,用于根據(jù)所述對應特征點,構建所述Ξ維場景。
[0017] 通過本發(fā)明實施例提供的Ξ維場景構建方法,通過對具有視差的雙視圖進行特征 點提取,并且對提取到的特征點進行濾波,W保留主要特征點,擬棄非主要特征點,W達到 降低特征點數(shù)量的目的,通過降低特征點數(shù)量,降低計算機的運算量,并且提高匹配精度, 達到更佳的Ξ維構建效果。
【附圖說明】
[0018] 圖1是本發(fā)明實施例提供的Ξ維場景構建方法的一種實施例的流程圖;
[0019] 圖2是本發(fā)明實施例提供的Ξ維場景構建方法中一級濾波的一種實施狀態(tài)參考 圖;
[0020] 圖3是本發(fā)明實施例提供的Ξ維場景構建方法的另一種實施例的流程圖;
[0021] 圖4為本發(fā)明提供的Ξ維場景構建裝置的一種實施例的結構圖;
[0022] 圖5為本發(fā)明提供的Ξ維場景構建裝置的另一種實施例的結構圖。
【具體實施方式】
[0023] 下面通過附圖和實施例,對本發(fā)明的技術方案做進一步的詳細描述。需要注意的 是,在本申請中采用的部分術語,例如"第一"、"第二"等術語,僅是為了對具有類似名稱的 參數(shù)進行區(qū)分,W便于所屬領域的技術人員理解本申請的技術方案,并非用于限制本申請, 根據(jù)不同的需求,可W對該些術語進行更換或者替換。
[0024] 請參考圖1,本發(fā)明實施例提供了一種Ξ維場景構建方法,該種Ξ維場景構建方法 可W應用于單個用于圖形圖像處理的計算機,由圖1可見,該種方法可W包括: 陽0巧]S101,獲取用于構建Ξ維場景的第一視圖和第二視圖,該第一視圖和第二視圖基 于同一場景,具有視差;
[00%] 具體而言,在該步驟中計算機獲取到的第一視圖和第二視圖,可W通過多種方式 獲得。例如,獨立的雙目深度攝像頭拍攝之后,傳輸?shù)接嬎銠C;通過單目攝像頭獲得之后,傳 輸?shù)接嬎銠C;也可W是計算機本身具有攝像組件,能夠拍攝基于同一場景的具有視差的雙 視圖,不作為限制。
[0027] S102,對所述第一視圖和第二視圖進行特征點提取;
[0028] 在該步驟中,計算機可W采用FAST、SIFT、Harris、SUFR、ORB等算法提取兩幅視圖 中的特征點,其中,特征點例如可W是不同物體的交點等具有一定特性的點,或者像素的坐 標。
[0029] 進一步地,通過該步驟計算機可W在所述第一視圖中確定Μ個特征點,在所述第 二視圖中確定X個特征點,Μ、X為大于1的自然數(shù);
[0030] 通常的,特征點的特征可W通過描述符體現(xiàn),例如通過化ief算法提取每個特征 點的描述符。需要注意的是,描述符僅僅是體現(xiàn)特征點特征的一種方式,也可w被稱為特 性、屬性等,不作為限制。
[00川特征點的特征,例如描述符,可W用于后續(xù)的特征點匹配。
[0032] S103,對所述第一視圖和所述第二視圖中的特征點進行一級濾波;
[0033] 在該步驟中,通過對兩視圖進行一級濾波,例如在所述Μ個特征點中確定小于Μ的 Ν個特征點,在所述X個特征點中確定小于X的Υ個特征點,計算機能夠大幅度減少兩視圖 中的特征點數(shù)量,擬棄非必要特征點,能夠降低后續(xù)步驟中特征點匹配的復雜度和運算量, 通過該步驟可W確定特征點集合(巧η,巧>),其中,F(xiàn)f為第一視圖(例如左圖)中的保留的 特征點集合,職為第二視圖(例如右圖)中保留的特征點集合。
[0034] 更進一步地說,在該步驟中可W選取多種方式進行一級濾波,優(yōu)選的,可W采用滑 動窗口實現(xiàn)一級濾波。
[0035] S104,基于所述第一視圖的N個特征點和所述第二視圖的Y個特征點進行特征匹 配,W確定兩視圖中的對應特征點;
[0036] 在該步驟中,計算機可W根據(jù)步驟S103之后的一級濾波結果,對兩視圖進行特征 匹配,例如通過可選的算法實現(xiàn)特征點集合{巧,巧1)對應的描述符集合(Df, D巧中,左 圖描述符集合Df和右圖描述符集合之間的一對一對應關系,實現(xiàn)(巧η,巧)的特征匹 配。
[0037] S105,根據(jù)所述對應特征點,構建所述Ξ維場景。
[0038] 在該步驟中,計算機根據(jù)步驟S104后得到的兩視圖中的對應特征點還原Ξ維場 景空間點的坐標(x,y,z)。
[0039] 更進一步的,在該步驟中計算機可W使用反向投影法進行Ξ維重建。
[0040] 通過上述的實施例,可W通過對具有視差的雙視圖進行特征點提取,并且對提取 到的特征點進行濾波,W保留主要特征點,擬棄非主要特征點,W達到降低特征點數(shù)量的目 的,通過降低特征點數(shù)量,降低計算機的運算量,并且提高匹配精度,達到更佳的Ξ維構建 效果。
[0041] 在一種更具體的實施方式中,計算機采用滑動窗口濾波方式,實現(xiàn)對雙視圖特征 點集合進行一級濾波。在網(wǎng)格的交界處還有可能出現(xiàn)較為密集的特征點,需要進一步使用 移動網(wǎng)格進行濾波,通過滑動窗口濾波,移動網(wǎng)格的方式濾波能夠過濾網(wǎng)格交界處的冗余 特征點。
[0042] 請參考圖2,對所述第一視圖和所述第二視圖中的特征點進行一級濾波的方法,計 算機可W首先將第一視圖和第二視圖分別劃分為Q個等尺寸網(wǎng)格,Q為大于1的自然數(shù);
[0043] 之后,計算機W包含多個第一尺寸窗口的第二虛擬框按照第一步長在每幅視圖上 進行T次滑動濾波,每次滑動濾波每幅視圖上與該第一尺寸窗口重合的區(qū)域內(nèi)至多保留P 個特征點,T為不小于1的自然數(shù),P為大于等于0的自然數(shù)。
[0044] 由圖2可見,優(yōu)選的,所述對每幅視圖的T次滑動濾波沿每幅視圖的對角線方向, 首次滑動濾波的起始點為對應視圖的一個角點。
[0045] 需要注意的是,Q個網(wǎng)格等尺寸正方形劃分是最佳的實施方式,也可W選擇長方形 劃分,或者同形狀非等尺寸劃分,不多寶述。第二虛擬框初始狀態(tài)與對應視圖的形狀和尺寸 相同,隨著滑動濾波次數(shù),可逐漸縮小,第二虛擬框中的第一尺寸窗口優(yōu)選與所述Q個等尺 寸網(wǎng)格的尺寸相同。
[0046] 在每次滑動濾波中,每次滑動濾波的移動步長,即第一步長,由所述網(wǎng)格的橫向尺 寸、縱向尺寸和滑動濾波次數(shù)確定,例如假設網(wǎng)格對角線長度為N(pixle),滑動濾波次數(shù) 為T,則移動第一步長S = N(pixle)/T,但是需要注意的是沿著對角線方向移動的步長,也 可W通過橫向和縱向兩個方向移動實現(xiàn),因此步長計算方式可通過橫向和縱向結合之后計 算,不作為限制。
[0047] 每次濾波后,每個網(wǎng)格內(nèi)過濾部分冗余特征點,在過濾冗余特征點的過程中,計算 機優(yōu)選保留對比度較強的特征點,因此經(jīng)過T次濾波后,每個網(wǎng)格內(nèi)最多保留所述P個特征 點為每幅視圖上與該第一尺寸窗口重合的區(qū)域內(nèi)強度最高的P個特征點。
[0048] 此外,也可W隨機確定需要擬棄的特征點,或者按照其他的選定規(guī)則在每次過濾 部分冗余特征點。
[0049] 通過上述的實施例,一級濾波后的,通過描述符提取獲取了 Ρ;"的描述符Df和巧 的描述符Df,之后可W通過算法實現(xiàn)左圖特征描述符Df和右圖特征描述符D夢的一對一 對應關系,即實現(xiàn)(P/1, P聲)的特征匹配,取得兩視圖對應特征點之后,根據(jù)左、右兩幅圖匹 配的對應特征點還原物理世界Ξ維空間點的坐標(X,y,Z)。
[0050] 通過上述的實施例,能夠擬棄非主要特征點,W達到降低特征點數(shù)量的目的,通過 降低特征點數(shù)量,降低計算機的運算量,并且提高匹配精度,達到更佳的Ξ維構建效果。
[0051] 由Ξ維重建得到左、右兩幅圖的特征點與現(xiàn)實物理Ξ維空間的關系
其中,M"用于標記兩視圖特征點映射的關系,P品描述現(xiàn)實物 理Ξ維空間特征點。
[0052] 在另一種優(yōu)選的實施方式中,為進一步提高準確度,計算機可W重建的Ξ維關 系
依據(jù)1?的每一點通過Ξ維空間濾波,得到合理的
實現(xiàn)對不合理Ξ維空間特征點的過濾。
[0053] 在另一種優(yōu)選的實施方式中計算機可W對Ξ維空間特征點進行 四圖閉環(huán)濾波,得到更合理Ξ維空間特征點

作為四圖閉環(huán)濾波的第n-1帖的特征點輸入。
[0054] 通過前述的實施例,將兩視圖的特征點采用反向投影法重建Ξ維,之后,在每一個 Ξ維特征點的領域范圍內(nèi),必須并存m(m〉l)個Ξ維特征點,該Ξ維特征點才能存活下來, 反之則剔除。m可W被稱之為Ξ維特征點闊值,該闊值m可W根據(jù)實際需求設定,m越來大, Ξ維特征點存活條件越苛刻。
[0055] 其中,假設對于場景中的的Ξ維特征點,左、右相機在第η帖的映射二維特征點為 巧η和巧,在第n-1帖的映射二維特征點為巧n-1和A為場景中的某一個Ξ維特征 點,A在第η帖左、右相機的映射二維特征點為Af和'A異,A在第n-1帖左右相機的映射二 維特征點天
勺元 素。
與都必須同時匹配成功和才 能存活,該實施例可參考流程如圖3所示。對Jf、巧、If ^和巧全部元素進行該種 操作,即可實現(xiàn)四圖閉環(huán)濾波。
[0056] 該種閉環(huán)處理的原理為,立體視覺同一時刻的左右圖像的特征點必須能一一對應 匹配,某一路相機在較短時間內(nèi)的前后兩帖圖像的特征點也能一一匹配。
[0057] 通過該實施例的處理能夠,去除場景中過于激烈運動物體的特征點,留取場景中 較為穩(wěn)定的特征點。
[0058] 在又一種實施方式中,計算機可W對前一實施例四圖閉環(huán)濾波后的Ξ維特征點進 行穩(wěn)定性統(tǒng)計濾波,對Ξ維特征點的深度分布進行統(tǒng)計,剔除異常深度的Ξ維特征點。例 如,對全部的Ξ維特征點的深度信息做累計直方圖,使用百分比3%獲取最小深度和百分 比(100 -巧騎獲取最大深度,即:
么 后,經(jīng)過統(tǒng)計濾波后等到的合理特征點
,.
[0059] 通過上述實施例,可W實現(xiàn)Ξ維空間特征點在左、右圖像上的均勻分布,Ξ維空間 特征點的準確穩(wěn)定的測量,具有很強的魯棒性。
[0060] 相應的,本發(fā)明實施例還提供了一種Ξ維場景構建裝置,該種Ξ維場景構建裝置, 可W應用于單個用于圖形圖像處理的計算機,計算機或者其特征在于,所述裝置包括:
[0061] 視圖獲取單元401,用于獲取用于構建Ξ維場景的第一視圖和第二視圖,該第一視 圖和第二視圖基于同一場景,具有視差;
[0062] 特征點提取單元402,用于對所述第一視圖和第二視圖進行特征點提取,W在所述 第一視圖中確定Μ個特征點,在所述第二視圖中確定X個特征點,M、X為大于1的自然數(shù);
[0063] 一級濾波單元403,用于對所述第一視圖和所述第二視圖中的特征點進行一級濾 波,W在所述Μ個特征點中確定小于Μ的Ν個特征點,在所述X個特征點中確定小于X的Υ 個特征點;
[0064] 特征點匹配單元404,用于基于所述第一視圖的Ν個特征點和所述第二視圖的Υ個 特征點進行特征匹配,W確定兩視圖中的對應特征點;
[00化]Ξ維場景構建單元405,用于根據(jù)所述對應特征點,構建所述Ξ維場景。
[0066] 較佳的,所述一級濾波為滑動窗口濾波。
[0067] 在上述實施例中,進一步地,該一級濾波單元,進一步包括:
[0068] 網(wǎng)格劃分子單元,用于將所述第一視圖和第二視圖分別劃分為Q個等尺寸網(wǎng)格,Q 為大于1的自然數(shù);
[0069] 滑動濾波子單元,用于W包含多個第一尺寸窗口的第二虛擬框按照第一步長在每 幅視圖上進行Τ次滑動濾波,每次滑動濾波每幅視圖上與該第一尺寸窗口重合的區(qū)域內(nèi)至 多保留Ρ個特征點,Τ為不小于1的自然數(shù),Ρ為大于等于0的自然數(shù)。
[0070] 更進一步地,所述滑動濾波子單元對每幅視圖的Τ次滑動濾波沿每幅視圖的對角 線方向,首次滑動濾波的起始點為對應視圖的一個角點。
[0071] 優(yōu)選的,所述第一尺寸窗口與所述Q個等尺寸網(wǎng)格的尺寸相同,所述虛擬框尺寸、 形狀與對應視圖相同。
[0072] 優(yōu)選的,所述P個特征點為每幅視圖上與該第一尺寸窗口重合的區(qū)域內(nèi)強度最高 的P個特征點。
[0073] 優(yōu)選的,第一步長由所述網(wǎng)格的橫向尺寸、縱向尺寸和滑動濾波次數(shù)確定。
[0074] 該裝置實施例是與圖3中的Ξ維場景構建方法實施例對應的虛擬裝置實施例,因 此關于該虛擬裝置的實施例,可參考前述方法實施例,不多寶述。
[00巧]此外,需要注意的是,為了進一步提高濾波效果,獲得更加準確的Ξ維空間特征點 的可W設置與前述方法實施例部分對應的濾波單元,例如Ξ維空間濾波單元、四圖閉環(huán)濾 波單元、統(tǒng)計濾波單元等,不多寶述。
[0076] 通過上述實施例提供的Ξ維空間重建裝置,可W實現(xiàn)Ξ維空間特征點在左、右圖 像上的均勻分布,Ξ維空間特征點的準確穩(wěn)定的測量,具有很強的魯棒性。
[0077] 相應的,本發(fā)明實施例提供了一種Ξ維空間重建裝置,圖5是該種顯示設備的結 構圖,該裝置可W是具有圖像顯示功能的計算機,該種Ξ維空間重建裝置包括顯示器、處理 器和存儲器,所述存儲器中存儲有程序代碼,所述處理器調(diào)用所述存儲器中的程序代碼,執(zhí) 行W下操作:
[0078] 控制所述追蹤設備跟蹤處于裸眼3D圖像觀看狀態(tài)的用戶,確定該用戶與顯示設 備的顯示面板的第二距離;
[0079] 所述處理器獲取用于構建Ξ維場景的第一視圖和第二視圖,該第一視圖和第二視 圖基于同一場景,具有視差;
[0080] 對所述第一視圖和第二視圖進行特征點提取,W在所述第一視圖中確定Μ個特征 點,在所述第二視圖中確定X個特征點,Μ、X為大于1的自然數(shù);
[0081] 對所述第一視圖和所述第二視圖中的特征點進行一級濾波,W在所述Μ個特征點 中確定小于Μ的Ν個特征點,在所述X個特征點中確定小于X的Υ個特征點;
[0082] 基于所述第一視圖的Ν個特征點和所述第二視圖的Υ個特征點進行特征匹配,W 確定兩視圖中的對應特征點;
[0083] 根據(jù)所述對應特征點,構建所述Ξ維場景。
[0084] 通過上述實施例提供的Ξ維空間重建裝置,可W實現(xiàn)Ξ維空間特征點在左、右圖 像上的均勻分布,Ξ維空間特征點的準確穩(wěn)定的測量,具有很強的魯棒性。
[0085] 專業(yè)人員應該還可W進一步意識到,結合本文中所公開的實施例描述的各示例的 單元及算法步驟,能夠W電子硬件、計算機軟件或者二者的結合來實現(xiàn),為了清楚地說明硬 件和軟件的可互換性,在上述說明中已經(jīng)按照功能一般性地描述了各示例的組成及步驟。 運些功能究竟W硬件還是軟件方式來執(zhí)行,取決于技術方案的特定應用和設計約束條件。 專業(yè)技術人員可W對每個特定的應用來使用不同方法來實現(xiàn)所描述的功能,但是運種實現(xiàn) 不應認為超出本發(fā)明的范圍。
[0086] 結合本文中所公開的實施例描述的方法或算法的步驟可W用硬件、處理器執(zhí)行的 軟件模塊,或者二者的結合來實施。軟件模塊可W置于隨機存儲器(RAM)、內(nèi)存、只讀存儲器 (ROM)、電可編程ROM、電可擦除可編程ROM、寄存器、硬盤、可移動磁盤、CD-ROM、或技術領域 內(nèi)所公知的任意其它形式的存儲介質中。
[0087] W上所述的【具體實施方式】,對本發(fā)明的目的、技術方案和有益效果進行了進一步 詳細說明,所應理解的是,W上所述僅為本發(fā)明的【具體實施方式】而已,并不用于限定本發(fā)明 的保護范圍,凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi),所做的任何修改、等同替換、改進等,均應包含 在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
【主權項】
1. 一種三維場景構建方法,其特征在于,所述方法包括: 獲取用于構建三維場景的第一視圖和第二視圖,該第一視圖和第二視圖基于同一場 景,具有視差; 對所述第一視圖和第二視圖進行特征點提取,以在所述第一視圖中確定Μ個特征點, 在所述第二視圖中確定X個特征點,Μ、X為大于1的自然數(shù); 對所述第一視圖和所述第二視圖中的特征點進行一級濾波,以在所述Μ個特征點中確 定小于Μ的Ν個特征點,在所述X個特征點中確定小于X的Υ個特征點; 基于所述第一視圖的Ν個特征點和所述第二視圖的Υ個特征點進行特征匹配,以確定 兩視圖中的對應特征點; 根據(jù)所述對應特征點,構建所述三維場景。2. 如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述一級濾波為滑動窗口濾波。3. 如權利要求2所述的方法,其特征在于,所述對所述第一視圖和所述第二視圖中的 特征點進行一級濾波,進一步包括: 將所述第一視圖和第二視圖分別劃分為Q個等尺寸網(wǎng)格,Q為大于1的自然數(shù); 以包含多個第一尺寸窗口的第二虛擬框按照第一步長在每幅視圖上進行Τ次滑動濾 波,每次滑動濾波每幅視圖上與該第一尺寸窗口重合的區(qū)域內(nèi)至多保留Ρ個特征點,Τ為不 小于1的自然數(shù),Ρ為大于等于〇的自然數(shù)。4. 如權利要求3所述的方法,其特征在于,所述對每幅視圖的Τ次滑動濾波沿每幅視圖 的對角線方向,首次滑動濾波的起始點為對應視圖的一個角點。5. 如權利要求3所述的方法,其特征在于,所述第一尺寸窗口與所述Q個等尺寸網(wǎng)格的 尺寸相同,所述虛擬框尺寸、形狀與對應視圖相同。6. 如權利要求3所述的方法,其特征在于,所述Ρ個特征點為每幅視圖上與該第一尺寸 窗口重合的區(qū)域內(nèi)強度最高的Ρ個特征點。7. 如權利要求3所述的方法,其特征在于,第一步長由所述網(wǎng)格的橫向尺寸、縱向尺寸 和滑動濾波次數(shù)確定。8. -種三維場景構建裝置,其特征在于,所述裝置包括: 視圖獲取單元,用于獲取用于構建三維場景的第一視圖和第二視圖,該第一視圖和第 二視圖基于同一場景,具有視差; 特征點提取單元,用于對所述第一視圖和第二視圖進行特征點提取,以在所述第一視 圖中確定Μ個特征點,在所述第二視圖中確定X個特征點,Μ、X為大于1的自然數(shù); 一級濾波單元,用于對所述第一視圖和所述第二視圖中的特征點進行一級濾波,以在 所述Μ個特征點中確定小于Μ的Ν個特征點,在所述X個特征點中確定小于X的Υ個特征 占. 特征點匹配單元,用于基于所述第一視圖的Ν個特征點和所述第二視圖的Υ個特征點 進行特征匹配,以確定兩視圖中的對應特征點; 三維場景構建單元,用于根據(jù)所述對應特征點,構建所述三維場景。9. 如權利要求8所述的裝置,其特征在于,所述一級濾波為滑動窗口濾波。10. 如權利要求9所述的裝置,其特征在于,所述一級濾波單元,進一步包括: 網(wǎng)格劃分子單元,用于將所述第一視圖和第二視圖分別劃分為Q個等尺寸網(wǎng)格,Q為大 于1的自然數(shù); 滑動濾波子單元,用于以包含多個第一尺寸窗口的第二虛擬框按照第一步長在每幅視 圖上進行T次滑動濾波,每次滑動濾波每幅視圖上與該第一尺寸窗口重合的區(qū)域內(nèi)至多保 留P個特征點,T為不小于1的自然數(shù),P為大于等于0的自然數(shù)。11. 如權利要求10所述的裝置,其特征在于,所述滑動濾波子單元對每幅視圖的T次滑 動濾波沿每幅視圖的對角線方向,首次滑動濾波的起始點為對應視圖的一個角點。12. 如權利要求10所述的裝置,其特征在于,所述第一尺寸窗口與所述Q個等尺寸網(wǎng)格 的尺寸相同,所述虛擬框尺寸、形狀與對應視圖相同。13. 如權利要求10所述的裝置,其特征在于,所述P個特征點為每幅視圖上與該第一尺 寸窗口重合的區(qū)域內(nèi)強度最高的P個特征點。14. 如權利要求10所述的裝置,其特征在于,第一步長由所述網(wǎng)格的橫向尺寸、縱向尺 寸和滑動濾波次數(shù)確定。
【文檔編號】G06T17/00GK105989626SQ201510069696
【公開日】2016年10月5日
【申請日】2015年2月10日
【發(fā)明人】李其昌, 崔春暉, 宋磊, 劉寧
【申請人】深圳超多維光電子有限公司, 深圳市墨克瑞光電子研究院
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