[发明专利]一种基于结构先验的规则场景三维信息提取方法

摘要

本发明公开了一种基于结构先验的规则场景三维信息提取方法。本发明包括：利用PMVS算法产生三维空间有向点云；利用无监督聚类算法对三维有向点的方向分布进行分类处理，得到空间显著平面法线方向；根据三维空间点云的坐标及其平面法线方向，计算三维空间点云在其平面法线方向上的位置偏移,并对这些三维点云的位置偏移聚类得到空间显著平面的偏移量；分别对各二维图像进行预分割，并对分段区域边缘做平滑处理，获得各二维图像的区域分段信息；以三维空间显著平面为标注，图像分段区域为节点，构建马尔科夫随机场模型，并基于全局优化方法求解该模型，以获取各视点图像中的分段共面深度信息。本发明方法具有更高的准确性及较低的计算复杂度。

主权项

一种基于结构先验的规则场景三维信息提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A、获取所述规则场景的一组不同视点下拍摄的二维图像，并根据所获取的图像，利用PMVS算法计算该规则场景的三维空间有向点云；步骤B、对三维空间有向点的方向进行无监督聚类，所得到的若干聚类中心方向即为三维空间显著平面法线方向；步骤C、根据所得到的三维空间显著平面法线方向，以及三维空间有向点云集合中各点坐标信息，计算这些三维空间有向点云在既得三维空间显著平面法线方向上的相应的投影位置，根据点云投影位置的分布情况估计平面在法线方向上的位置偏移，从而得到三维空间显著平面的位置偏移量；步骤D、分别对各二维图像进行预分割，并对分段区域边缘做平滑处理，获得各二维图像的区域分段信息；步骤E、以三维空间显著平面为标注，图像预分割得到的分段区域为节点，构建马尔科夫随机场模型，并对该模型进行全局优化求解，得到最优标注情况，进而得到各个视图中相应的分段共面深度信息。