[发明专利]一种图像物体的结构化合成方法

权利要求书

1.一种图像物体的结构化合成方法，其特征在于，包括如下步骤：

（1）图像物体数据的预处理：使用数码或网络设备收集特定类型物体的图像集合，要求物体结构清晰完整，并使用图像分割和标记工具得到物体组成部件的一致分割区域；

（2）视点感知的图像物体合成方法：根据用户的简单交互标定单幅图像的相机参数，并结合相机参数和图像物体分割信息生成结构化的三维代理，然后利用三维代理和接触点信息将图像部件组合连接成新颖的图像物体，最后通过智能颜色调整得到结果图像；

（3）贝叶斯概率图模型的训练和综合方法：基于一致分割的图像部件，在特定物体类型的图像数据集上进行统计学习，得到一个能表达形状风格、物体结构、部件类别和相机参数之间复杂依赖关系的概率图模型；并通过在习得的贝叶斯图模型上进行概率推理，对部件类型和式样等进行采样得到高概率图像物体的组成方案和视点属性，最后通过步骤2中的方法合成出结果图像；

（4）图像物体合成结果的导出：将步骤2和步骤3得到的结果图像，包括步骤2得到的相机参数和三维代理数据，以通用格式导出与存储。

2.根据权利要求1所述图像物体的结构化合成方法，其特征在于，所述步骤2包括以下子步骤：

（2.1） 用户辅助交互，在输入的每幅图像上对世界坐标系的坐标中心和坐标轴方向进行标定；

（2.2） 基于用户交互信息进行优化计算得到输入图像的相机参数；

（2.3） 基于步骤1中得到的图像物体分割信息，结合步骤2.2中得到的相机参数，对图像物体的每个部件计算初始三维代理；

（2.4）基于步骤2.3所求物体各部件的初始三维代理，结合物体各部件间的整体结构约束信息进行优化来生成最终三维代理；

（2.5） 基于输入的组合方案和视点信息，将各个组成部件的三维代理通过其连接槽中定义的三维接触点信息连接在一起；

（2.6） 基于连接好的三维代理，将代理中的原始部件图像通过二维仿射变换生成当前视点下的部件图像，其中仿射变换在三维代理的约束下计算而得；

（2.7）基于部件连接槽中定义的二维接触点信息将各个部件图像在图像空间内无缝连接在一起；

（2.8）基于来源图像的颜色组合信息和已有的颜色和谐度评价模型优化计算得到物体各部件的最终主色，并通过颜色转移方法变换物体各部件的颜色，得到新物体的结果图像。

3.根据权利要求2所述图像物体的结构化合成方法，其特征在于，所述步骤3包括以下子步骤：

（3.1）基于步骤1中得到的一致分割结果建立图像物体的结构信息，包括各部件的类型、数目、形状特征、相互连接关系等属性，其中形状特征由二维轮廓的点分布模型坐标描述；

（3.2）基于权利要求2中得到的相机参数进行聚类得到图像视点的离散表示（视点类别的索引值）；

（3.3）基于步骤3.1中得到的物体结构信息和步骤3.2中得到的视点信息，在整个特定类型物体的图像数据集上利用最大期望算法和贝叶斯信息准则训练一个贝叶斯概率图模型，以此生成模型来表征整个图像数据集空间的物体结构、形状风格、部件类别和部件间连接关系的复杂依赖关系；

（3.4）基于概率图模型进行采样，得到新物体的组成方案和视点信息，即每个组成部件的来源；

（3.5）基于步骤3.4中得到的大量组合方案和视点信息，利用权利要求2中的方法生成所有的结果图像。