[发明专利]一种基于摄像头姿态快速估计的覆盖范围3D可视化方法

权利要求书

1.一种基于摄像头姿态快速估计的覆盖范围3D可视化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，进行三维场景建模，获得三维场景模型并进行增强，进行三维场景建模时从视频的每一帧中恢复一幅深度图像；

步骤2，依据三维场景模型和摄像头的安装位置，将摄像头注册到三维场景模型中，通过摄像头姿态估计获得摄像机参数，确定视频与三维场景模型间的投影映射关系；

步骤3，在三维场景模型中根据深度阴影纹理原理进行显示，交互式拾取三维场景模型中的目标，根据投影映射关系计算目标在当前摄像头参数模式下的成像区域。

2.根据权利要求1所述基于摄像头姿态快速估计的覆盖范围3D可视化方法，其特征在于：步骤1中，从视频的每一帧中恢复一幅深度图像实现方式如下，

进行摄像机运动参数恢复，从视频的帧序列中第1帧处理到第n帧，对于每一帧，保持其它帧的视差图像不变，重复执行以下两步处理两次，

步骤2.1，深度初始化，若是对当前帧第一次执行步骤2.1，则采用集束优化算法最小化函数恢复深度图像，若是对当前帧第二次执行步骤2.1，则在已有深度图像的基础上采用集束优化算法最小化函数优化深度信息；

设一个摄像机自由移动拍摄的视频为n帧序列I^,表示为I^＝{I_t|t＝1,…,n}，其中I_t表示第t帧视频图像，I_t(x)表示第t帧视频图像上像素x的亮度；设I_t(x)是一个RGB颜色向量，目标是恢复一个视差图像序列D^＝{D_t|t＝1,…,n}，其中D_t表示恢复后第t帧视差图像，D_t(x)表示恢复后第t帧视差图像上像素x的亮度，D_t(x)简写成d_x后定义为d_x＝1/z_x，z_x表示恢复后第t帧视差图像上像素x的深度值；

所述集束优化算法最小化函数为E(D^;I^)=Σt=1n(Ed(Dt;I^,D^/Dt)+Es(Dt))]]>

其中，这里数据项E_d(.)衡量视差D^对于给定的序列I^的符合性，而平滑项E_s(.)则约束视差的平滑性；

步骤2.2，深度分割优化，对目标物体和场景图像进行分割，改进深度质量，得到新的深度图像；若是对当前帧第一次执行步骤2.2，返回步骤2.1，若是对当前帧第二次执行步骤2.2，输出所得深度图像。