r>[0034] 為使本發(fā)明更明顯易懂，茲W優(yōu)選實(shí)施例，并配合附圖作詳細(xì)說(shuō)明如下。應(yīng)理解， 該些實(shí)施例僅用于說(shuō)明本發(fā)明而不用于限制本發(fā)明的范圍。此外應(yīng)理解，在閱讀了本發(fā)明 講授的內(nèi)容之后，本領(lǐng)域技術(shù)人員可W對(duì)本發(fā)明作各種改動(dòng)或修改，該些等價(jià)形式同樣落 于本申請(qǐng)所附權(quán)利要求書(shū)所限定的范圍。
[0035] 為了使本領(lǐng)域普通技術(shù)人員更好地理解本發(fā)明，首先對(duì)其中的一些概念進(jìn)行解釋 性說(shuō)明：
[0036] (1)相機(jī)組標(biāo)定；在圖像測(cè)量過(guò)程W及機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用中，為了獲得空間物體表面 某點(diǎn)的=維幾何位置與其在圖像中對(duì)應(yīng)點(diǎn)之間的相互關(guān)系，需要建立相機(jī)成像的幾何模型 (相機(jī)參數(shù)）。該種幾何模型必須通過(guò)實(shí)驗(yàn)與計(jì)算才能得到，其求解參數(shù)的過(guò)程就是相機(jī)標(biāo) 定（或攝像機(jī)標(biāo)定）。
[0037] 似尺度不變性：也叫標(biāo)度不變性。是指圖像經(jīng)過(guò)尺度變換后，某一特性不變。 [003引 （3)稀疏匹配：圖像的特征匹配又稱稀疏匹配，主要采用灰度互相關(guān)匹配法進(jìn)行 邊緣點(diǎn)或角點(diǎn)的匹配。
[0039] 在本發(fā)明的一個(gè)示例性實(shí)施例中，提出了一種柔性體（織物）實(shí)時(shí)S維重建的方 法。圖1為本發(fā)明實(shí)施例的流程圖。如圖1所示，本方法由采集裝置設(shè)計(jì)、系統(tǒng)初始化、多 目相機(jī)匹配與重建四個(gè)部分組成，分為=個(gè)線程執(zhí)行，第一個(gè)線程為硬件調(diào)用及系統(tǒng)初始 化線程，實(shí)現(xiàn)相機(jī)組標(biāo)定及圖像采集校正等工作，第二個(gè)線程為特征點(diǎn)檢測(cè)線程；第=個(gè)線 程為多目匹配和重建線程。后兩個(gè)線程并行執(zhí)行，W提高數(shù)據(jù)處理效率。W下對(duì)該幾個(gè)部 分進(jìn)行具體的說(shuō)明。
[0040] 織物采集裝置設(shè)計(jì)為環(huán)狀，用于多角度全方位地實(shí)現(xiàn)織物試樣的無(wú)遺漏采集。其 中，多目是指相機(jī)數(shù)量大于2,經(jīng)測(cè)試四目相機(jī)為宜，能夠完全覆蓋試樣，滿足N目匹配的 需求。采用工業(yè)相機(jī)進(jìn)行圖像采集，相機(jī)間夾角為3607N。相機(jī)距離織物試樣平臺(tái)的距離 設(shè)定在30?45cm ;試樣平臺(tái)的尺寸為44cmX 44cm，試樣按照標(biāo)準(zhǔn)要求，采用38cmX 38cm 的尺寸，采集裝置結(jié)構(gòu)示意圖如圖2所示。在系統(tǒng)構(gòu)建中，采用了一對(duì)同型號(hào)的工業(yè)相機(jī) (MER-500-7)用來(lái)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)和高精度圖像采集。相機(jī)被平行地放置，通過(guò)USB數(shù)據(jù)接口調(diào)用 相機(jī)的SDK,實(shí)現(xiàn)相機(jī)的啟動(dòng)、采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、關(guān)閉等操控。多組雙相機(jī)的組合，分別從不同 的角度觀測(cè)了織物該一目標(biāo)，在一定程度上模擬了人眼的視覺(jué)效果。
[0041] 步驟二：系統(tǒng)初始化
[0042] 設(shè)計(jì)并搭建織物的外觀形態(tài)采集裝置，滿足雙目成像的技術(shù)要求，并實(shí)現(xiàn)多 臺(tái)高清數(shù)碼相機(jī)的計(jì)算機(jī)動(dòng)態(tài)控制。在系統(tǒng)構(gòu)建中，采用了一對(duì)同型號(hào)的工業(yè)相機(jī) (MER-500-7)，用來(lái)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)和高精度圖像采集。相機(jī)被平行地放置，通過(guò)USB數(shù)據(jù)接口調(diào) 用相機(jī)的SDK,實(shí)現(xiàn)相機(jī)的操控。雙相機(jī)的組合，分別從不同的角度觀測(cè)了織物該一目標(biāo)，在 一定程度上模擬了人眼的視覺(jué)效果。
[0043] 相機(jī)組安裝后，需要采用標(biāo)定技術(shù)進(jìn)行標(biāo)定。此處的標(biāo)定，采用較為成熟且穩(wěn)定的 張正友的棋盤標(biāo)定法，制作9*13的2cm見(jiàn)方的格子板（如圖3A及圖3B所示），用W接下來(lái) 的標(biāo)定使用。
[0044] 目標(biāo)圖像的像素坐標(biāo)A(Xp，yp)與形變后坐標(biāo)A' (Xd，yd)存在著相關(guān)關(guān)系，之間可 通過(guò)線性方程表達(dá)：
[0045]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于多目立體視覺(jué)的織物外觀重建方法，包括以下步驟： 步驟1、在被測(cè)織物的上方安裝相機(jī)組，相機(jī)組包括N個(gè)呈環(huán)狀均勻分布的相機(jī)，N多2， 然后，采用標(biāo)定技術(shù)對(duì)相機(jī)組進(jìn)行標(biāo)； 步驟2、在被測(cè)織物表面設(shè)置編碼點(diǎn)，同時(shí)，在編碼點(diǎn)之間的區(qū)域內(nèi)設(shè)置多個(gè)標(biāo)記點(diǎn)，在 被測(cè)織物旁設(shè)置標(biāo)尺； 步驟3、采用標(biāo)定后的相機(jī)組對(duì)被測(cè)織物進(jìn)行多角度圖像拍攝，每相鄰兩幅拍攝得到的 圖像之間有重疊的編碼區(qū)域，采用尺度不變特征轉(zhuǎn)換特征點(diǎn)檢測(cè)與匹配，獲得每幅圖像中 的尺度不變特征轉(zhuǎn)換特征點(diǎn)，即SIFT特征點(diǎn)，利用SIFT特征點(diǎn)領(lǐng)域像素的梯度方向分別為 每個(gè)SIFT特征點(diǎn)指定方向參數(shù)； 步驟4、利用SIFT特征點(diǎn)包含的位置、所處尺度及方向信息，為每個(gè)SIFT特征點(diǎn)確定一 個(gè)SIFT特征區(qū)域，計(jì)算每個(gè)SIFT特征區(qū)域內(nèi)梯度直方圖，生成具有獨(dú)特性的SIFT特征向 量，該SIFT特征向量是其所對(duì)應(yīng)的SIFT特征區(qū)域的圖像信息的抽象； 步驟5、對(duì)每相鄰兩幅圖像中的SIFT特征點(diǎn)的相似性進(jìn)行判斷，得到匹配視差圖，包括 以下步驟：
步驟5. 1、取當(dāng)前圖像中的任意一個(gè)SIFT特征點(diǎn)Xl，找出相鄰的圖像中與該SIFT特征 點(diǎn)Xl對(duì)應(yīng)的SIFT特征向量的歐氏距離最近的前兩個(gè)SIFT特征向量所對(duì)應(yīng)的SIFT特征點(diǎn) &與SIFT特征點(diǎn)xrf，若最近的距離除以次近的距離小于事先設(shè)定的比例閾值，則將SIFT 特征點(diǎn)x#SIFT特征點(diǎn)x判定為一對(duì)匹配的特征點(diǎn)，進(jìn)入步驟5. 2,否則，重復(fù)步驟5. 1 ; 步驟5. 2、計(jì)算得到當(dāng)前SIFT特征點(diǎn)&與SIFT特征點(diǎn)x的視差x及空間坐標(biāo)Z 值； -，式中，B為相機(jī)間光心距離，f為相機(jī)焦距； 步驟5. 3、返回步驟5. 1，直至遍歷完當(dāng)前圖像中的所有SIFT特征點(diǎn)，從而得到匹配視 差圖； 步驟6、結(jié)合匹配視差圖及相機(jī)組標(biāo)定結(jié)果，生成三維空間坐標(biāo)，根據(jù)該三維空間坐標(biāo) 將所有圖像進(jìn)行重新排序并進(jìn)行歸一化處理；分別計(jì)算各組相鄰圖像的匹配結(jié)果，確定多 重匹配后的三維點(diǎn)坐標(biāo)；根據(jù)各組三維點(diǎn)坐標(biāo)得到各點(diǎn)在同一坐標(biāo)系下的三維點(diǎn)坐標(biāo)；集 束調(diào)整該三維點(diǎn)坐標(biāo)，得到整體優(yōu)化的三維點(diǎn)坐標(biāo)，進(jìn)行漏缺點(diǎn)的填充，實(shí)現(xiàn)全視角無(wú)遺漏 重建。
【專利摘要】本發(fā)明是一種基于織物圖像特征的外觀形態(tài)三維重建系統(tǒng)，涉及采集裝置設(shè)計(jì)、系統(tǒng)初始化、多目圖像匹配與重建等內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)多種類型的織物外觀形態(tài)重建。具體地，對(duì)系統(tǒng)初始化，包括設(shè)備的架構(gòu)、圖像采集、相機(jī)組標(biāo)定和圖像校正工作；采用了基于尺度不變特征轉(zhuǎn)換的特征點(diǎn)檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)原始“種子點(diǎn)”的獲??；在圖像匹配階段，提出采用BF-NCC實(shí)現(xiàn)全局圖像的匹配；根據(jù)匹配計(jì)算獲得視差信息進(jìn)行換算，獲得織物的三維空間坐標(biāo)信息，利用多組相鄰匹配結(jié)果，進(jìn)行漏缺點(diǎn)的填充，實(shí)現(xiàn)全視角無(wú)遺漏重建。
【IPC分類】G06T17-00, G06T7-00
【公開(kāi)號(hào)】CN104616348
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510020761
【發(fā)明人】丁雪梅, 徐平華, 吳雄英
【申請(qǐng)人】東華大學(xué), 中華人民共和國(guó)上海出入境檢驗(yàn)檢疫局
【公開(kāi)日】2015年5月13日
【申請(qǐng)日】2015年1月15日