[发明专利]一种基于RGB单目图像的浅浮雕物体识别处理方法

说明书

本发明公开了一种基于RGB单目图像的浅浮雕物体识别处理方法。读取RGB单目图像信息，包括图像中像素点总数、每个像素点的色度信息、亮度信息和位置信息；采用边缘细节增强的处理方法提取图像的轮廓边缘，得到图像中对象的轮廓边缘信息；在轮廓边缘的基础上，采用改进的连通域标定算法对RGB单目图像进行分割，得到图像区域；通过像素点明暗度深度恢复算法，求解每个图像区域中每个像素的高度值，得到每个图像区域的三维点云数据，再通过三角面片重构算法，构建出浅浮雕模型。本发明通过一张普通RGB图像可较好地构建识别出浅浮雕模型，计算资源消耗低，计算量小，效率高，为图像的触觉感知奠定基础。

技术领域

本发明涉及图像浅浮雕物体识别处理方法，尤其是基于RGB单目图像的浅浮雕物体识别处理方法，能较好地重构出图像所反映物体表面的三维几何形状，属于计算机图形学和虚拟现实力触觉再现技术领域。

背景技术

人类社会存在以来，雕刻艺术在人类的生活中无处不在。浮雕将平面的图画创建成三维立体造型的表现形式，在满足空间艺术的基础上也满足人们的视觉感受。浮雕的存在给明眼人带来视觉感受的同时，也给视障人士获取图像信息带来渠道。对视障人士而言，虽然目前已经有盲文点显装置和语音阅读来帮助其获取文字信息，但对于图像信息的获取仍然存在一定的难度。浮雕的存在让他们可以通过触觉来获取的图像信息，从而扩展了他们的信息获取渠道。

最早通过3D模型映射进行浅浮雕制作的是Cignoni，他通过透视投影和深度压缩的方法进行浮雕模型的生成，为后续研究3D模型映射的研究奠定了基础。在后期的研究中，Weyrich等人通过非线性压缩函数进行梯度域的压缩，该方法很好的保留了图像的细节部分，并且在轮廓处较为缓和。Zhang等人将输入的3D模型直接进行压缩，得到高度值合适的动态范围。但是基于HDR的方法会略了模型中的细节部分，得到的浅浮雕模型在小区域细节丢失。Zhang Y W等人针对照明对浅浮雕外观的影响，提出了一种自适应地生成关于光照条件的浮雕。Wei等人使用两步网格平滑机制作为桥梁，对平滑基础层和细节层进行适当的操作，能够在进行压缩时保留更多细节。通过深度相机和多幅数字图像进行浅浮雕建模需要外部设备的支持，且拍摄要求较高。

相比较而言，基于单幅图像的浅浮雕建模具有选择广泛、使用时间短、制作效率高的优势，具有很好的应用前景。

发明内容

为了解决背景技术中存在的问题，本发明提出了一种基于RGB单目图像的浅浮雕物体识别处理方法。本发明基于RGB单目图像实现浅浮雕建模解决了以下技术问题：1)图像的区域划分，2)高度值恢复，3)表面三维重构等关键技术。

本发明采用的技术方案包括以下几个步骤：

1)读取RGB单目图像信息，包括图像中像素点总数、每个像素点的色度信息、亮度信息和位置信息；

2)采用边缘细节增强的处理方法提取图像的轮廓边缘，得到图像中对象的轮廓边缘信息；

3)在轮廓边缘的基础上，采用改进的连通域标定算法对RGB单目图像进行分割，得到若干个图像区域；

4)通过像素点明暗度深度恢复算法，求解每个图像区域中每个像素的高度值，得到每个图像区域的三维点云数据，再通过三角面片重构算法，构建出浅浮雕模型。

所述步骤2)在对RGB单目图像进行去噪预处理后，采用边缘细节增强的全自动提取图像轮廓边缘方法，联合像素点的亮度和色度信息获取图像的梯度值，采用基于边缘切向流的高斯差分求得图像的轮廓边缘，并采用中值滤波对提取的轮廓边缘进行平滑细化处理，增强轮廓边缘的细节结构。

所述的全自动提取图像轮廓边缘方法具体步骤如下：