[发明专利]深度图像融合方法及系统

权利要求书

1.一种深度图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：

S100、获取待融合的深度图像中的各个顶点的可信度，所述各个顶点的可信度的计算参数包括扫描仪视角与物体表面法向的余弦值、图像区域的边界可信度；

S200、根据待融合的深度图像中的各个顶点的可信度，删除待融合的深度图像中的重叠点，得到待融合的深度图像中的各个分区域图像的拓扑信息；

S300、对分区域图像上的顶点进行深度加权处理，得到各个分区域图像的几何信息；

S400、根据分区域图像的拓扑信息和分区域图像的几何信息，对所有的分区域进行缝合，得到完整的三角网格。

2.根据权利要求1所述的深度图像融合方法，其特征在于，所述步骤S100包括以下步骤：

S110、在待融合的深度图像上建立法向，计算各个顶点的法向；

顶点的法向计算过程如下：

选取顶点P，计算与顶点P相邻的四个面的法向N1、N2、N3和N4，顶点P的法向Np为这四个面的求和归一化：

S120、根据各个顶点的法向计算每个顶点的可信度：

公式如下：Conf_coef＝Q_coef*B_coef；

其中，Conf_coef∈[0,1]，B_coef∈[0,1]；

其中i为该点到边界的值，Conf_coef为顶点的可信度，Q_coef为扫描仪视角与物体表面法向的余弦值，B_coef为图像区域的边界可信度，B_w为边界带的宽度，单位为像素，边界带内部值为1。

3.根据权利要求1所述的深度图像融合方法，其特征在于，所述步骤S200包括以下步骤：

S210、依次选择待融合的深度图像中的每一幅深度图像作为基准图像，查找出剩余深度图像上与所述基准图像上的各个顶点相对应的顶点；

S220、根据待融合的深度图像中的各个顶点的可信度，在所述待融合的深度图像中筛选出可信度最高的各个顶点；

S230、对可信度最高的各个顶点进行去重叠点处理；

S240、根据去重叠点处理后的可信度最高的各个顶点，得到各个分区域图像的拓扑信息。

4.根据权利要求3所述的深度图像融合方法，其特征在于，在所述步骤S230之前还包括以下步骤：

S231、对待融合的深度图像的边界和区域进行优化，恢复小孔和狭长的区域，并删除离散点。

5.根据权利要求4所述的深度图像融合方法，其特征在于，在所述步骤S231之后还包括以下步骤：

S232、进行去重叠点处理。

6.一种深度图像融合系统，其特征在于，包括获取模块、去重叠模块、加权模块以及缝合模块；

所述获取模块，用于获取待融合的深度图像中的各个顶点的可信度，所述各个顶点的可信度的计算参数包括扫描仪视角与物体表面法向的余弦值、图像区域的边界可信度；

所述去重叠模块，用于根据待融合的深度图像中的各个顶点的可信度，删除待融合的深度图像中的重叠点，得到待融合的深度图像中的各个分区域图像的拓扑信息；

所述加权模块，用于对分区域图像上的顶点进行深度加权处理，得到各个分区域图像的几何信息；

所述缝合模块，用于根据分区域图像的拓扑信息和分区域图像的几何信息，对所有的分区域进行缝合，得到完整的三角网格。