[发明专利]一种从多视图中得到人造场景主方向及图像边缘的方法

权利要求书

1.一种从多视图中得到人造场景主方向及图像边缘的方法，其特征在于，包括如下步骤：

第一步，使用相机在不同的位置、不同的角度对场景进行拍照，获得真实场景的二维图像序列；

第二步，使用SIFT算法对图像进行特征提取及匹配；

第三步，通过光束平差法同时进行相机定标以及匹配特征的三维重建，生成稀疏点云；

第四步，使用PMVS算法，从稀疏点云开始，反复进行扩散和滤波，其中扩散从已确定的点开始，在其附近寻找与各图像相匹配的三维点，滤波则对扩散后的点进行检验，去除不符合可见性约束、图像一致性约束的点去除，最终的结果为较为稠密的点云；

第五步，在点云中通过对一个临域内进行主成分分析计算每个点的法向量；

第六步，在空间上定义若干均匀分布的向量，以法向量投票的方式确定三个相互正交的主方向，并投影到图像中确定消影点；

第七步，对图像进行多次双边滤波简化，然后以Canny算子提取其边缘；

第八步，边缘点通过简化的局部Hough变换确定其是否与消影点匹配，最后连接相一致的点形成与主方向平行的线段。

2.根据权利要求1所述的从多视图中得到人造场景主方向及图像边缘的方法，其特征在于：第一步中，需在不同的角度和不同的位置进行拍摄以获取目标对象的图像序列，保证每个关键点至少出现在三个或以上的视图中，所述关键点包括边缘点、角点。

3.根据权利要求1所述的从多视图中得到人造场景主方向及图像边缘的方法，其特征在于：所述第五步中，临域的大小与点云的平均密度成正比，平均密度的定义为每个点与其最近点之间的距离的平均值，将点云放入Kd树的数据结构中，对包含在每个临域中的点计算协方差矩阵后定义对应于最小特征值的特征向量为临域中心点的法向。

4.根据权利要求1所述的从多视图中得到人造场景主方向及图像边缘的方法，其特征在于：所述第六步中的投票机制通过与事先定义的在单位球上均匀分布的单位向量计算点乘来进行，已知法向与单位向量的夹角小于一阈值时即计数加一；完成计数后，选取基数最大的三个正交方向为主方向，最后在三个方向上使用窗高斯核进行若干次均值漂移。

5.根据权利要求1所述的从多视图中得到人造场景主方向及图像边缘的方法，其特征在于：所述第七步中通过若干次双边滤波，在保留图像边缘的同时使边缘两边的部分尽量平滑；随后用一般的Canny算子即完整地找出图像的边缘并予以准确的定位。

6.根据权利要求1所述的从多视图中得到人造场景主方向及图像边缘的方法，其特征在于：所述第八步中对之前得到的每个边缘像素点，在其临域中采用Hough变换，但直线的方向仅为三个主方向投影，然后通过阈值来判断该点是否属于与某主方向平行的直线，这一步采用并行计算；最后将所有满足阈值要求的点分类并连成所需要的直线。