一種靜態(tài)物體重建方法和系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖形圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及靜態(tài)物體重建方法和系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 物體重建在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域有很多應(yīng)用，比如電影特效，三維立 體圖形（ThreeDimensions, 3D)游戲，虛擬現(xiàn)實(shí)和人機(jī)交互等等。大部分重建系統(tǒng)能夠重 建出細(xì)節(jié)化的三維模型，這些重建系統(tǒng)主要是利用多個(gè)同步攝像機(jī)或者三維掃描設(shè)備匕 如激光和結(jié)構(gòu)光相機(jī)）采集物體的信息，然后進(jìn)行建模，但是昂貴的設(shè)備，復(fù)雜而繁瑣的用 戶交互接口，大大限制了這些重建系統(tǒng)的應(yīng)用。自從微軟推出Kinect深度相機(jī)，由于價(jià)格 便宜和易操作的特性，由其衍生的RGB-D相機(jī)開始被廣泛應(yīng)用在物體建模相關(guān)的研究上。
[0003] 具體地，RGB-D相機(jī)會(huì)采集物體的二維圖像信息和深度信息，然后重建系統(tǒng)再根據(jù) 二維圖像和深度信息進(jìn)行建模，但是當(dāng)RGB-D相機(jī)采集的深度信息丟失，會(huì)導(dǎo)致靜態(tài)物體 的重建失敗。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明實(shí)施例提供靜態(tài)物體重建方法和系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了當(dāng)深度相機(jī)采集的深度數(shù)據(jù) 丟失時(shí)，可以實(shí)現(xiàn)靜態(tài)物體的重建。
[0005] 本發(fā)明實(shí)施例第一方面提供一種靜態(tài)物體重建方法，包括：
[0006] 分別獲取靜態(tài)物體的當(dāng)前幀圖像中的三維特征點(diǎn)和二維特征點(diǎn)；
[0007] 將所述三維特征點(diǎn)與參考特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，計(jì)算所述當(dāng)前幀圖像的相機(jī)外參，其 中，所述參考特征點(diǎn)是所述靜態(tài)物體的多個(gè)幀圖像上的特征點(diǎn)累積形成的；
[0008] 如果基于所述三維特征點(diǎn)計(jì)算所述當(dāng)前幀圖像的相機(jī)外參時(shí)，未在預(yù)置的時(shí)間內(nèi) 得到所述相機(jī)外參，則將所述二維特征點(diǎn)，與所述參考特征點(diǎn)中三維特征點(diǎn)匹配，或與所述 靜態(tài)物體的當(dāng)前幀圖像的前一幀圖像中的二維特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，計(jì)算所述當(dāng)前幀圖像的相 機(jī)外參；
[0009] 通過所述計(jì)算的相機(jī)外參,將所述當(dāng)前幀圖像的點(diǎn)云轉(zhuǎn)換到所述參考特征點(diǎn)組成 的參考坐標(biāo)系下，以對(duì)所述靜態(tài)物體進(jìn)行建模。
[0010] 本發(fā)明實(shí)施例第一方面的第一種可能實(shí)現(xiàn)方式中，所述將所述三維特征點(diǎn)與參考 特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，計(jì)算所述當(dāng)前幀圖像的相機(jī)外參，具體包括：
[0011] 在所述參考特征點(diǎn)中，選擇與所述當(dāng)前幀圖像的三維特征點(diǎn)距離最近的多個(gè)候選 對(duì)應(yīng)點(diǎn)；
[0012] 選取所述當(dāng)前幀圖像的所有三維特征點(diǎn)中部分三維特征點(diǎn)分別對(duì)應(yīng)的候選對(duì)應(yīng) 占.
[0013] 根據(jù)所述部分三維特征點(diǎn)分別對(duì)應(yīng)的候選對(duì)應(yīng)點(diǎn)，計(jì)算模型參數(shù)；
[0014] 對(duì)所述計(jì)算的模型參數(shù)對(duì)應(yīng)模型進(jìn)行評(píng)分；
[0015] 循環(huán)執(zhí)行所述選取候選對(duì)應(yīng)點(diǎn)、計(jì)算模型參數(shù)和評(píng)分的步驟，并將評(píng)分最高的模 型的模型參數(shù)作為所述當(dāng)前幀圖像的相機(jī)外參，其中：
[0016] 如果在所述循環(huán)中連續(xù)Ks次選取的所述部分三維特征點(diǎn)與候選對(duì)應(yīng)點(diǎn)包含異常 對(duì)應(yīng)的概率小于預(yù)置的值，或所述循環(huán)步驟的次數(shù)超過預(yù)置的值，或執(zhí)行所述循環(huán)步驟的 時(shí)間超過預(yù)置的值，則停止執(zhí)行所述選取候選對(duì)應(yīng)點(diǎn)、計(jì)算模型參數(shù)和評(píng)分的循環(huán)步驟。
[0017] 結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例第一方面的第一種可能實(shí)現(xiàn)方式，在本發(fā)明實(shí)施例第一方面的 第二種可能實(shí)現(xiàn)方式中，所述選取所述當(dāng)前幀圖像的所有三維特征點(diǎn)中部分三維特征點(diǎn)分 別對(duì)應(yīng)的候選對(duì)應(yīng)點(diǎn)，具體包括：
[0018] 根據(jù)所述前一幀圖像中包含所述靜態(tài)物體的各個(gè)空間區(qū)域內(nèi)特征點(diǎn)，與參考特征 點(diǎn)的正確對(duì)應(yīng)概率，從所述當(dāng)前幀圖像的所有三維特征點(diǎn)中選取所述部分三維特征點(diǎn)；
[0019] 根據(jù)所述前一幀圖像中特征點(diǎn)的候選對(duì)應(yīng)點(diǎn)被選取的概率，從所述多個(gè)候選對(duì)應(yīng) 點(diǎn)中選擇所述三維特征點(diǎn)的候選對(duì)應(yīng)點(diǎn)。
[0020] 結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例第一方面的第一種或第二種可能實(shí)現(xiàn)方式，在本發(fā)明實(shí)施例第 一方面的第三種可能實(shí)現(xiàn)方式中，所述將所述三維特征點(diǎn)與參考特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，計(jì)算所 述當(dāng)前幀圖像的相機(jī)外參之前，所述方法還包括：
[0021] 將所述三維特征點(diǎn)，與所述靜態(tài)物體的當(dāng)前幀圖像的前一幀圖像中的特征點(diǎn)進(jìn)行 匹配，得到初始相機(jī)外參；
[0022] 則將所述三維特征點(diǎn)與參考特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，計(jì)算所述當(dāng)前幀圖像的相機(jī)外參， 具體包括：以所述初始相機(jī)外參作為根據(jù)模型評(píng)分確定相機(jī)外參的條件，將所述三維特征 點(diǎn)，與所述靜態(tài)物體的參考特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，最終得到所述當(dāng)前幀圖像的相機(jī)外參。
[0023] 結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例第一方面，或第一方面的第一種到第三種可能實(shí)現(xiàn)方式中任一 種可能實(shí)現(xiàn)方式，在本發(fā)明實(shí)施例第一方面的第四種可能實(shí)現(xiàn)方式中，所述將所述二維特 征點(diǎn)與所述參考特征點(diǎn)中三維特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，計(jì)算所述當(dāng)前幀圖像的相機(jī)外參，具體包 括：
[0024] 將所述二維特征點(diǎn)與所述參考特征點(diǎn)中三維特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，確定與所述二維特 征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的三維參考特征點(diǎn)；
[0025] 確定使得所述參考坐標(biāo)系下的相機(jī)姿態(tài)的函數(shù)最小化的相機(jī)外參，所述相機(jī)姿態(tài) 的函數(shù)中包括所述二維特征點(diǎn)與三維參考特征點(diǎn)的對(duì)應(yīng)；
[0026] 將所述確定的相機(jī)外參作為所述當(dāng)前幀圖像的相機(jī)外參。
[0027] 結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例第一方面，或第一方面的第一種到第三種可能實(shí)現(xiàn)方式中任一 種可能實(shí)現(xiàn)方式，在本發(fā)明實(shí)施例第一方面的第五種可能實(shí)現(xiàn)方式中，所述將所述二維特 征點(diǎn)與所述靜態(tài)物體的當(dāng)前幀圖像的前一幀圖像的二維特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，計(jì)算所述當(dāng)前幀 圖像的相機(jī)外參，具體包括：
[0028] 將所述二維特征點(diǎn)與所述靜態(tài)物體的當(dāng)前幀圖像的前一幀圖像的二維特征點(diǎn)進(jìn) 行匹配，確定在所述前一幀圖像中與所述二維特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的二維特征點(diǎn)；
[0029] 選取所述當(dāng)前幀圖像的二維特征點(diǎn)及在所述前一幀圖像中與所述二維特征點(diǎn)對(duì) 應(yīng)的二維特征點(diǎn)處都具有深度數(shù)據(jù)的多對(duì)對(duì)應(yīng)特征點(diǎn)；
[0030] 根據(jù)所述選取的多對(duì)對(duì)應(yīng)特征點(diǎn)的深度變化信息，確定所述當(dāng)前幀圖像與前一幀 圖像的相對(duì)相機(jī)外參；
[0031] 根據(jù)所述相對(duì)相機(jī)外參與所述前一幀圖像的相機(jī)外參，確定所述當(dāng)前幀圖像的相 機(jī)外參。
[0032] 結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例第一方面，或第一方面的第一種到第五種可能實(shí)現(xiàn)方式中任一 種可能實(shí)現(xiàn)方式，在本發(fā)明實(shí)施例第一方面的第六種可能實(shí)現(xiàn)方式中，如果基于所述三維 特征點(diǎn)計(jì)算所述當(dāng)前幀圖像的相機(jī)外參時(shí)，未在預(yù)置的時(shí)間內(nèi)得到所述相機(jī)外參，所述方 法還包括：
[0033] 根據(jù)采集的所述靜態(tài)物體的多個(gè)幀圖像的二維數(shù)據(jù)生成包含深度數(shù)據(jù)的源模 型；
[0034] 將所述源模型通過變換矩陣轉(zhuǎn)換到目標(biāo)模型；
[0035] 根據(jù)所述轉(zhuǎn)換后的目標(biāo)模型補(bǔ)全所述當(dāng)前幀圖像中丟失的深度數(shù)據(jù)；
[0036] 其中，所述目標(biāo)模型是由所述靜態(tài)物體的當(dāng)前幀圖像的深度數(shù)據(jù)形成的，且所述 變換矩陣是使得第一能量函數(shù)最小化的矩陣，所述第一能量函數(shù)是包括距離項(xiàng)和光滑項(xiàng)， 所述距離項(xiàng)用于表示所述源模型中頂點(diǎn)到所述目標(biāo)模型中相應(yīng)頂點(diǎn)的距離，所述光滑項(xiàng)用 于約束相鄰頂點(diǎn)的變換。
[0037] 結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例第一方面，或第一方面的第一種到第六種可能實(shí)現(xiàn)方式中任一 種可能實(shí)現(xiàn)方式，在本發(fā)明實(shí)施例第一方面的第七種可能實(shí)現(xiàn)方式中，所述計(jì)算所述當(dāng)前 幀圖像的相機(jī)外參之后，所述方法還包括：
[0038] 通過所述相機(jī)外參，建立所述當(dāng)前幀圖像中三維特征點(diǎn)與所述參考特征點(diǎn)的對(duì) 應(yīng)；
[0039] 調(diào)整所述靜態(tài)物體的N幀圖像的相機(jī)外參，使得第二能量函數(shù)最小化，其中所述 第二能量函數(shù)中包括所述第i幀圖像中三維特征點(diǎn)，與對(duì)應(yīng)的參考特征點(diǎn)轉(zhuǎn)換到所述第i 幀圖像坐標(biāo)系下特征點(diǎn)的距離，其中，所述i為從〇到N的正整數(shù)；
[0040] 則所述通過所述計(jì)算的相機(jī)外參，將所述當(dāng)前幀圖像的點(diǎn)云轉(zhuǎn)換到所述參考特征 點(diǎn)組成的參考坐標(biāo)系下具體包括：通過對(duì)所述計(jì)算的相機(jī)外參進(jìn)行所述調(diào)整后得到的相機(jī) 外參，將所述當(dāng)前幀圖像的點(diǎn)云轉(zhuǎn)換到所述參考坐標(biāo)系下。
[0041] 結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例第一方面第七種可能實(shí)現(xiàn)方式，在本發(fā)明實(shí)施例第一方面的第 八種可能實(shí)現(xiàn)方式中，如果所述相機(jī)外參是在基于所述二維特征點(diǎn)計(jì)算的，則所述計(jì)算所 述當(dāng)前幀圖像的相機(jī)外參后，所述方法還包括：
[0042] 通過所述相機(jī)外參，建立所述當(dāng)前幀圖像中二維特征點(diǎn)與所述參考特征點(diǎn)的對(duì) 應(yīng)；
[0043] 則所述第二能量函數(shù)中還包括第i幀圖像中二維特征點(diǎn)，與對(duì)應(yīng)的參考特征點(diǎn)轉(zhuǎn) 換到所述第i幀圖像坐標(biāo)系下特征點(diǎn)的距離。
[0044] 結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例第一方面，或第一方面的第一種到第六種可能實(shí)現(xiàn)方式中任一 種可能實(shí)現(xiàn)方式，在本發(fā)明實(shí)施例第一方面的第九種可能實(shí)現(xiàn)方式中，所述計(jì)算所述當(dāng)前 幀圖像的相機(jī)外參之后，所述方法還包括：
[0045] 如果所述靜態(tài)物體的某一幀圖像中特征點(diǎn)與另一幀圖像中的特征點(diǎn)重疊，合并所 述某一幀圖像中與所述另一幀圖像匹配的特征點(diǎn)，并得到更新的參考特征點(diǎn)；
[0046] 根據(jù)所述更新的參考特征點(diǎn)，更新所述靜態(tài)物體的每一幀圖像的相機(jī)外參；
[0047] 則所述通過所述計(jì)算的相機(jī)外參，將所述當(dāng)前幀圖像的點(diǎn)云轉(zhuǎn)換到所述參考特征 點(diǎn)組成的參考坐標(biāo)系下具體包括：通過對(duì)所述計(jì)算的相機(jī)外參進(jìn)行所述更新后得到的相機(jī) 外參，將所述當(dāng)前幀圖像的點(diǎn)云轉(zhuǎn)換到所述參考坐標(biāo)系下。
[0048] 本發(fā)明實(shí)施例第第二方面提供一種靜態(tài)物體重建系統(tǒng)，包括：
[0049] 特征獲取單元，用于分別獲取靜態(tài)物體的當(dāng)前幀圖像中的三維特征點(diǎn)和二維特征 占.
[0050] 第一外參計(jì)算單元，用于將所述特征獲取單元獲取的三維特征點(diǎn)與參考特征點(diǎn)進(jìn) 行匹配，計(jì)算所述當(dāng)前幀圖像的相機(jī)外參，其中，所述參考特征點(diǎn)是所述靜態(tài)物體的多個(gè)幀 圖像上的特征點(diǎn)累積形成的；
[0051] 第二外參計(jì)算單元，用于如果所述第一外參計(jì)算單元基于所述三維特征點(diǎn)計(jì)算所 述當(dāng)前幀圖像的相機(jī)外參時(shí)，未在預(yù)置的時(shí)間內(nèi)計(jì)算得到所述相機(jī)外參，則將所述特征獲 取單元獲取的二維特征點(diǎn)，與所述參考特征點(diǎn)中三維特征點(diǎn)匹配，或與所述靜態(tài)物體的當(dāng) 前幀圖像的前一幀圖像中的二維特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，計(jì)算所述當(dāng)前幀圖像的相機(jī)外參；
[0052] 轉(zhuǎn)換單元，用于通過所述第一外參計(jì)算單元或第二外參計(jì)算單元計(jì)算的相機(jī)外 參，將所述當(dāng)前幀圖像的點(diǎn)云轉(zhuǎn)換到所述參考特征點(diǎn)組成的參考坐標(biāo)系下，以對(duì)所述靜態(tài) 物體進(jìn)行建模。
[0053] 本發(fā)明第二方面的第一種可能實(shí)現(xiàn)方式中，所述第一外參計(jì)算單元具體包括 ：
[0054] 候選選擇單元，用于在所述參考特征點(diǎn)中，選擇與所述當(dāng)前幀圖像的三維特征點(diǎn) 距最近的多個(gè)候選對(duì)應(yīng)點(diǎn)；
[0055] 選取單元，用于選取所述當(dāng)前幀圖像的所有三維特征點(diǎn)中部分三維特征點(diǎn)分別對(duì) 應(yīng)的候選對(duì)應(yīng)點(diǎn)；
[0056] 模型計(jì)算單元，用于根據(jù)所述選取單元選取的部分三維特征點(diǎn)分別對(duì)應(yīng)的候選對(duì) 應(yīng)點(diǎn)，計(jì)算模型參數(shù)；
[0057] 評(píng)分單元，用于對(duì)所述模型計(jì)算單元計(jì)算的模型參數(shù)對(duì)應(yīng)模型進(jìn)行評(píng)分；
[0058] 外參確定單元，用于在所述選取單元、模型計(jì)算單元和評(píng)分單元循環(huán)執(zhí)行所述選 取候選對(duì)應(yīng)點(diǎn)、計(jì)算模型參數(shù)和評(píng)分的步驟得到的評(píng)分中，將評(píng)分最高的模型的模型參數(shù) 作為所述當(dāng)前幀圖像的相機(jī)外參，其中：
[0059] 所述外參確定單元，還用于在所述循環(huán)中，連續(xù)Ks次選取的所述部分三維特征點(diǎn) 與候選對(duì)應(yīng)點(diǎn)包含異常對(duì)應(yīng)的概率小于預(yù)置的值，或所述循環(huán)步驟的次數(shù)超過預(yù)置的值， 或執(zhí)行所述循環(huán)步驟的時(shí)間超過預(yù)置的值，則通知所述選取單元、模型計(jì)算單元和評(píng)分單 元停止執(zhí)行所述選取候選對(duì)應(yīng)點(diǎn)、計(jì)算模型參數(shù)和評(píng)分的循環(huán)步驟。
[0060] 結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例第二方面的第一種可能實(shí)現(xiàn)方式，在本發(fā)明實(shí)施例第二方面的 第二種可能實(shí)現(xiàn)方式中：
[0061] 所述選取單元，具體用于根據(jù)所述前一幀圖像中包含所述靜態(tài)物體的各個(gè)空間區(qū) 域內(nèi)特征點(diǎn)，與參考特征點(diǎn)的正確對(duì)應(yīng)概率，從所述當(dāng)前幀圖像的所有三維特征點(diǎn)中選取 所述部分三維特征點(diǎn)；根據(jù)所述前一幀圖像中特征點(diǎn)的候選對(duì)應(yīng)點(diǎn)被選取的概率，從所述 多個(gè)候選對(duì)應(yīng)點(diǎn)中選擇所述三維特征點(diǎn)的候選對(duì)應(yīng)點(diǎn)。
[0062] 結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例第二方面的第一種或第二種可能實(shí)現(xiàn)方式，在本發(fā)明實(shí)施例第 二方面的第三種可能實(shí)現(xiàn)方式中，所述系統(tǒng)還包括：
[0063] 所述第一外參計(jì)算單元，還用于將所述三維特征點(diǎn)，與所述靜態(tài)物體的當(dāng)前幀圖 像的前一幀圖像中的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，得到初始相機(jī)外參；并以所述初始相機(jī)外參作為根 據(jù)模型評(píng)分確定相機(jī)外參的條件，將所述三維特征點(diǎn)，與所述靜態(tài)物體的參考特征點(diǎn)進(jìn)行 匹配，最終得到所述當(dāng)前幀圖像的相機(jī)外參。
[0064] 結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例第二方面，或第二方面的第一種到第三種可能實(shí)現(xiàn)方式中任一 種可能實(shí)現(xiàn)方式，在本發(fā)明實(shí)施例第二方面的第四種可能實(shí)現(xiàn)方式中，所述第二外參計(jì)算 單元，具體包括：
[0065] 特征匹配單元，用于將所述二維特征點(diǎn)與所述參考特征點(diǎn)中三維特征點(diǎn)進(jìn)行匹 配，確定與所述二維特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的三維參考特征點(diǎn)；
[0066] 外參獲得單元，用于確定使得所述參考坐標(biāo)系下的相機(jī)姿態(tài)的函數(shù)最小化的相機(jī) 外參，所述相機(jī)姿態(tài)的函數(shù)中包括所述二維特征點(diǎn)與三維參考特征點(diǎn)的對(duì)應(yīng)；將所述確定 的相機(jī)外參作為所述當(dāng)前幀圖像的相機(jī)外參。
[0067] 結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例第二方面第四種可能實(shí)現(xiàn)方式，在本發(fā)明實(shí)施例第二方面的第 五種可能實(shí)現(xiàn)方式中，所述第二外參計(jì)算單元還包括對(duì)應(yīng)選取單元；
[0068] 所述特征匹配單元，還用于將所述二維特征點(diǎn)與所述靜態(tài)物體的當(dāng)前幀圖像的前 一幀圖像的二維特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，確定在所述前一幀圖像中與所述二維特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的二維 特征點(diǎn)；
[0069] 所述對(duì)應(yīng)選取單元，用于選取所述當(dāng)前幀圖像的二維特征點(diǎn)及在所述前一幀圖像 中與所述二維特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)處都具有深度數(shù)據(jù)的多對(duì)對(duì)應(yīng)特征點(diǎn)；
[0070] 所述外參獲得單元，還用于根據(jù)所述對(duì)應(yīng)選取單元選取的多對(duì)對(duì)應(yīng)特征點(diǎn)的深度 變化信息，確定所述當(dāng)前幀圖像與前一幀圖像的相對(duì)相機(jī)外參；根據(jù)所述相對(duì)相機(jī)外參與 所述前一幀圖像的相機(jī)外參，確定所述當(dāng)前幀圖像的相機(jī)外參。
[0071] 結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例第二方面，或第二方面的第一種到第五種可能實(shí)現(xiàn)方式中任一 種可能實(shí)現(xiàn)方式，在本發(fā)明實(shí)施例第二方面的第六種可能實(shí)現(xiàn)方式中，所述還包括：
[0072] 模型生成單元，用于當(dāng)確定基于所述三維特征點(diǎn)計(jì)算所述當(dāng)前幀圖像的相機(jī)外參 失敗時(shí)，根據(jù)采集的所述靜態(tài)物體的多個(gè)幀圖像的二維數(shù)據(jù)生成包含深度數(shù)據(jù)的源模型； 其中，所述目標(biāo)模型是由所述靜態(tài)物體的當(dāng)前幀圖像的深度數(shù)據(jù)形成的，且所述變換矩陣 是使得第一能量函數(shù)最小化的矩陣，所述第一能量函數(shù)是包括距離項(xiàng)和光滑項(xiàng)，所述距離 項(xiàng)用于表示所述源模型中頂點(diǎn)到所述目標(biāo)模型中相應(yīng)頂點(diǎn)的距離，所述光滑項(xiàng)用于約束相 鄰頂點(diǎn)的變換；
[0073] 模型轉(zhuǎn)換單元，用于將所述模型生成單元生成的源模型通過變換矩陣轉(zhuǎn)換到目標(biāo) 模型；
[0074] 補(bǔ)全單元，用于根據(jù)所述模型轉(zhuǎn)換單元轉(zhuǎn)換后的目標(biāo)模型補(bǔ)全所述當(dāng)前幀圖像中 丟失的深度數(shù)據(jù)。
[0075] 結(jié)合本