[发明专利]一种鲁棒的三维模型高质量纹理映射方法

摘要

本发明公开了一种鲁棒的三维模型高质量纹理映射方法。首先将输入的网格模型离散为像素粒度的点云，其次建立颜色一致性目标能量，根据这个目标能量优化输入的摄像机外参并且对颜色图像进行形变调整，之后建立最优化拼接目标能量获得每个面片最优的纹理图像映射关系。相比现有的方法，本发明针对配准误差很大并且带高光的输入数据有着明显的优势。

主权项

1.一种鲁棒的三维模型高质量纹理映射方法，其特征在于包括如下步骤：1)将网格模型按照像素粒度离散化为点云；2)建立并交替优化颜色一致性能量方程，实现输入数据矫正，输出优化后的摄像机参数以及彩色图像；所述的步骤2)具体为：输入数据矫正是指修正摄像机的外参以及对彩色图像进行网格形变，使得模型颜色更加一致，通过优化以下颜色一致性能量实现：E(C,T,F)＝E_c(C,T,F)+λE_r(F)                   (1)其中输入图像序列为{I_i}，对应的在第i帧能够看到的三维顶点集合为P_i，C表示每个顶点颜色的集合，C(p)代表三维点p的灰度颜色，T＝{T_i}为每一帧摄像机外参的集合，F＝{F_i}，F_i代表第i帧的网格形变函数，通过网格状控制点V_i＝{v_i,l}来决定F_i：其中θ_l(u)为双线性插值的系数，f_i,l代表二维像素空间上的偏移量，g(p,T_i)代表刚体变换，为p的齐次坐标表达，T_i为4×4的矩阵，迭代优化的过程中，对其进行线性近似，u(g_x,g_y,g_z,g_w)代表投影变换，其中f_x，f_y分别为相机x，y方向的焦距，c_x,c_y是相机主焦点在图像空间的偏移量，其中Γ_i(u_x,u_y)表示二维点在图像上的颜色，λ代表正则系数，w_i(p)∈[0,1]表示在第i帧下由于是高光点而引入的权重，优化颜色一致性能量E(C,T,F)为一个非线性最小二乘问题，采用迭代交替优化的策略求解：在一次迭代过程中,首先按照确定每一个顶点的颜色，其中n为总的帧数,其次对每一帧能量分别进行优化,w_i(p)也会在每次迭代之后重新计算；所述的w_i(p)按照如下步骤进行计算：S01:为每一帧图像I_i计算邻域图像集合其中Num(·)表示计算集合中元素的个数；S02:令C_i(p)＝Γ_i(F_i(u(g(p,T_i))))，按照如下公式计算w_i(p):其中ρ(·)是M‑estimators中的权重函数；3)求解最优化拼接问题。