專利名稱：一種基于圖像的繪制方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)圖形學(xué)及虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖像的繪制方法。
技術(shù)背景計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的主要目標(biāo)之一是在具有普通計(jì)算能力的計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)真實(shí)感圖形的 實(shí)時(shí)繪制。各種三維建模方法可以幫助我們建立復(fù)雜的模型以描述真實(shí)世界中的對(duì)象，進(jìn) 而合成復(fù)雜的虛擬場(chǎng)景。計(jì)算機(jī)圖形學(xué)領(lǐng)域內(nèi)一般存在兩大類方法對(duì)真實(shí)場(chǎng)景進(jìn)行建模與 繪制基于幾何的建模與繪制(GBMR)和基于圖像的建模與繪制(IBMR)?；趲缀蔚慕?chǎng)景描述成基本的幾何基元，通過(guò)定義光源和物體表面材質(zhì)等屬 性，以及繪制公式的計(jì)算產(chǎn)生出虛擬的合成圖像?；趲缀蔚睦L制計(jì)算強(qiáng)度大、速度慢， 尤其是對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景進(jìn)行建模和繪制時(shí)。因此，在虛擬現(xiàn)實(shí)這類需要實(shí)時(shí)繪制的領(lǐng)域，使用 基于幾何的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)具有照片真實(shí)感的繪制是非常困難的。與基于幾何的建模與繪制相比，基于圖像的建模與繪制是一個(gè)比較新的領(lǐng)域。這類方 法不需要預(yù)先建立幾何模型，而是直接利用場(chǎng)景或物體的圖像作為輸入，從而為照片真實(shí) 感繪制提供了一種更自然的途徑?；趫D像的繪制方法的主要優(yōu)點(diǎn)在于需要的計(jì)算資源 少，易于實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)計(jì)算；繪制時(shí)間與場(chǎng)景的復(fù)雜度無(wú)關(guān)，因此可以用較短的建模時(shí)間、較 快的繪制速度來(lái)獲得高度真實(shí)感的效果。其中，Matusik等人提出的基于圖像的視覺(jué)凸殼 (Image-Based Visual Hull: IBVH)方法，由于計(jì)算效率較高，描述簡(jiǎn)便，得到了廣泛的 應(yīng)用(參見(jiàn)文獻(xiàn)W. Matusik， C. Buehler, et al. Image-Based Visual Hull. Proceedings of ACM SIGGRAPH 2000, pp. 369 - 374, 2000)。在基于圖像的視覺(jué)凸殼算法中，首先從不同的方向?qū)ξ矬w采集若干參考圖像，并將前 景物體與背景進(jìn)行分割。分割后得到的二值圖像稱為側(cè)影圖(silhouette image)，由相機(jī)中心投射出來(lái)的射線與側(cè)影的交集，稱為投影錐。如圖1所示，所有參考圖像的投影錐 的交集，即是對(duì)真實(shí)三維實(shí)體表面的一種近似表達(dá)，稱為視覺(jué)凸殼。在具體繪制過(guò)程中， 根據(jù)新視點(diǎn)的位置，從新視圖的每個(gè)像素點(diǎn)可以引出一條射線，它與物體相交的交點(diǎn)位置 可以通過(guò)極線幾何原理借助其他已知的參考圖像計(jì)算得到。這是一種計(jì)算模型，并沒(méi)有將 物體的幾何模型顯式地重建出來(lái)，而是根據(jù)每個(gè)像素所對(duì)應(yīng)的三維交點(diǎn)的位置，投影到鄰近的參考圖像上取得正確的紋理，從而完成新視圖的繪制。這一方法最大的貢獻(xiàn)在于將計(jì) 算限制在二維圖像空間，從而大大減少了計(jì)算量。常規(guī)視覺(jué)凸殼算法的思想是"從輪廓恢復(fù)形狀"，因此從理論上講，參考圖像越多， 視覺(jué)凸殼就越接近真實(shí)的物體表面。但是，由于所有的參考圖像必須處于相同參考坐標(biāo)系 中，因此在不改變目標(biāo)物體和坐標(biāo)系相對(duì)位置的前提下，物體底部的圖像是很難取得的。 而一旦改變物體的相對(duì)位置，就必須引入復(fù)雜的配準(zhǔn)算法來(lái)將新獲得的圖像變換到原有坐 標(biāo)系中。于是，如何有效地獲取物體底部的圖像，并在繪制時(shí)正確恢復(fù)出底部的形狀與紋 理，就成為一個(gè)需要解決的難題。發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的是針對(duì)現(xiàn)有基于圖像的繪制技術(shù)在底部建模上的不足，在基于圖像的視 覺(jué)凸殼算法的基礎(chǔ)上，提出了一種基于"虛擬相機(jī)"概念的底部圖像繪制方法。該方法旨 在解決對(duì)物體底部不能有效獲取參考圖像并正確恢復(fù)其幾何形狀及紋理信息的問(wèn)題，使繪 制結(jié)果更具真實(shí)感，并能在更大范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)自由瀏覽。為達(dá)到上述目的，本發(fā)明提出的基于圖像的繪制方法主要分為以下幾個(gè)步驟(如圖2 所示)1) 獲取參考圖像采用一種由透明玻璃板及平面鏡組成的圖像采集平臺(tái)，從不同方位采集目標(biāo)物體的圖 像，包括其底部的圖像。2) 圖像分割通過(guò)圖像分割，將每幅參考圖像中的目標(biāo)物體從背景中分離，得到物體輪廓；對(duì)于底 部圖像，通過(guò)變換得到相應(yīng)的虛擬圖像。3) 相機(jī)標(biāo)定根據(jù)標(biāo)定場(chǎng)信息，計(jì)算每幅參考圖像所對(duì)應(yīng)相機(jī)的內(nèi)、外參數(shù)；對(duì)于物體底部虛擬圖 像，推導(dǎo)計(jì)算其對(duì)應(yīng)虛擬相機(jī)參數(shù)。4) 構(gòu)造目標(biāo)物體視覺(jué)凸殼根據(jù)基于圖像的視覺(jué)凸殼原理，計(jì)算從對(duì)應(yīng)相機(jī)光心出發(fā)的投影錐，構(gòu)造目標(biāo)物體的 視覺(jué)凸殼模型。5)合成新視點(diǎn)下的新視圖通過(guò)人機(jī)交互指定新視點(diǎn)，并繪制出此新視點(diǎn)下的合成視圖。 本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)和積極效果在于1. 通過(guò)簡(jiǎn)便有效的平面鏡圖像采集平臺(tái)，可以在采集普通參考圖像的同時(shí)，取得物 體底部的圖像而無(wú)需任何附加配準(zhǔn)計(jì)算。2. 本發(fā)明的繪制方法在幾何、紋理方面進(jìn)一步改善重建出的物體模型，有效消除現(xiàn) 有方法中易出現(xiàn)的變形現(xiàn)象，取得更高真實(shí)感的繪制結(jié)果。


下面是對(duì)本發(fā)明附圖的簡(jiǎn)要說(shuō)明圖1是視覺(jué)凸殼生成原理示意圖；圖2是本發(fā)明的圖像繪制方法的流程圖；圖3是虛擬底部圖像及虛擬相機(jī)的示意圖；圖4是本發(fā)明中采用的分布于平面鏡上的同心圓標(biāo)定場(chǎng)的示意圖；圖5是圖像分割及虛擬底部圖像生成的示意圖；其中，(a)是原始圖像；(b)是分離背景后的圖像；(C)是頂部的真實(shí)圖像； (d)是底部圖像；(e)是翻轉(zhuǎn)后生成的底部虛擬圖像；圖6是真實(shí)圖像和虛擬底部圖像及相機(jī)位置分布的示例圖；圖7是真實(shí)相機(jī)參數(shù)和虛擬相機(jī)參數(shù)標(biāo)定方法的流程圖；圖8是基于圖像的視覺(jué)凸殼繪制過(guò)程示意圖；圖9是繪制新視圖時(shí)頂點(diǎn)重定位過(guò)程的示意圖；圖IO是使用本發(fā)明方法對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行繪制的結(jié)果示例；其中，(a)為常規(guī)方法繪制的結(jié)果，(b)是本發(fā)明方法繪制的結(jié)果。
具體實(shí)施方式
下面結(jié)合本發(fā)明的附圖，詳細(xì)描述本發(fā)明的具體實(shí)施方法。本發(fā)明的圖像繪制方法的流程如圖2所示，具體步驟如下步驟1通過(guò)對(duì)置于標(biāo)定場(chǎng)中的目標(biāo)物體從不同的方向進(jìn)行拍攝，獲取一組參考圖像。 為了便于獲取目標(biāo)物體底部的信息，本發(fā)明采用平面鏡圖像采集平臺(tái)。如圖3所示，圖像 采集平臺(tái)由一面透明玻璃和一面分布有標(biāo)定物的平面鏡構(gòu)成。平面鏡的作用有兩點(diǎn)(1) 在拍攝目標(biāo)物體的參考圖像的同時(shí)，獲得其底部在平面鏡中的像；(2)鏡面上分布的同心 圓標(biāo)定物構(gòu)成標(biāo)定場(chǎng)(如圖4所示)，可以用于步驟3中對(duì)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，計(jì)算其內(nèi)、外 參數(shù)。透明玻璃與平面鏡相隔一定距離，既可以平穩(wěn)放置目標(biāo)物體，又能夠使平面鏡的作 用得到發(fā)揮，保留物體底部在平面鏡中的像。本發(fā)明的實(shí)施例中，玻璃與平面鏡的尺寸分 別為800mmX800mmX5mm、 500咖X500畫X5咖。采用較薄的玻璃，可以使玻璃-空氣界 面處的折射所產(chǎn)生的影響盡可能降低。此處用于拍攝圖像的設(shè)備可以是普通消費(fèi)級(jí)數(shù)碼相 機(jī)或CCD數(shù)字?jǐn)z像頭等。如圖5所示，步驟2首先通過(guò)圖像分割方法，將上述參考圖像中的目標(biāo)物體(包括物 體實(shí)像及平面鏡中的虛像)與圖像中的背景分離，得到所述目標(biāo)物體的二維輪廓。本發(fā)明從每幅參考圖像中獲得真實(shí)物體圖像和物體底部虛擬圖像所述真實(shí)物體圖像 通過(guò)對(duì)原始圖像進(jìn)行分割、將物體實(shí)像從背景中分離出來(lái)即可得到；所述物體底部虛擬圖 像通過(guò)如下方法獲得首先通過(guò)手工交互或自動(dòng)背景剪除等方法，將物體在平面鏡中的虛 像從背景中分離，再對(duì)其進(jìn)行垂直翻轉(zhuǎn)變換(即以圖像水平中軸為對(duì)稱軸做垂直方向的 對(duì)稱變換)。從數(shù)學(xué)上可以證明，如果在與真實(shí)相機(jī)視點(diǎn)相對(duì)于平面鏡平面對(duì)稱的位置放 置一個(gè)完全對(duì)稱的虛擬相機(jī)(如圖3所示)，則該虛擬相機(jī)的成像與垂直翻轉(zhuǎn)后的底部圖 像是等價(jià)的(具體證明過(guò)程見(jiàn)步驟3)。因此垂直翻轉(zhuǎn)后所得圖像可以視為通過(guò)虛擬相機(jī)采 集到的物體底部圖像，稱為虛擬圖像。經(jīng)過(guò)上述步驟，可以得到兩組參考圖像， 一組為真實(shí)圖像，從俯視視角對(duì)物體進(jìn)行拍 攝所得；另一組虛擬圖像則對(duì)應(yīng)于從物體底部以下的虛擬視點(diǎn)仰視拍攝物體所得。兩組圖 像及其對(duì)應(yīng)視點(diǎn)的位置關(guān)系如圖6所示。步驟3計(jì)算真實(shí)圖像和虛擬底部圖像對(duì)應(yīng)的相機(jī)參數(shù)。其中，真實(shí)圖像對(duì)應(yīng)的相機(jī)參數(shù)通過(guò)通用的相機(jī)標(biāo)定算法求解。具體到本實(shí)例中，對(duì) 于每幅真實(shí)圖像，首先通過(guò)自動(dòng)識(shí)別算法(參見(jiàn)文獻(xiàn)穆亞?wèn)|，相機(jī)標(biāo)定中的圖像識(shí)別技術(shù)，學(xué)士學(xué)位論文，北京大學(xué)，2004.)識(shí)別出參考圖像中由六種純色組合而成的同心圓 標(biāo)定物，并計(jì)算出其中心點(diǎn)在二維圖像中的像素坐標(biāo)。由于同心圓中心點(diǎn)在三維空間中的 坐標(biāo)亦為已知，因此可以按照常用的P4P相機(jī)標(biāo)定算法(參見(jiàn)文獻(xiàn)胡占義，雷成，吳福 朝，關(guān)于P4P問(wèn)題的一點(diǎn)討論，自動(dòng)化學(xué)報(bào)，27 (6)， 770—775, 2001.)，通過(guò)求解坐標(biāo) 變換方程組得到相應(yīng)的真實(shí)相機(jī)的內(nèi)、外參數(shù)。本發(fā)明不限于使用這種同心圓標(biāo)定場(chǎng)及P4P 的相機(jī)標(biāo)定算法，使用其他種類的標(biāo)定場(chǎng)及標(biāo)定算法亦是可行的。而虛擬底部圖像對(duì)應(yīng)的相機(jī)參數(shù)，則可以通過(guò)如下所述的虛擬相機(jī)生成算法，根據(jù)其 對(duì)應(yīng)的真實(shí)相機(jī)參數(shù)變換求解。對(duì)于每幅虛擬圖像八則首先找到其對(duì)應(yīng)的真實(shí)圖像/，然后對(duì)/對(duì)應(yīng)的真實(shí)相機(jī)C 的參數(shù)進(jìn)行如下變換，得到/'對(duì)應(yīng)的虛擬相機(jī)C'的參數(shù)根據(jù)針孔相機(jī)模型，從目標(biāo)物體表面上一點(diǎn)Oc,:Kz)到它在相機(jī)C中的像素(",v)的映 射可以表示為(1)<formula>formula see original document page 8</formula>其中4尺r分別為c的內(nèi)參數(shù)矩陣、旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量，S為一常系數(shù);<formula>formula see original document page 8</formula>內(nèi)參數(shù)矩陣^中，/為相機(jī)焦距，W和/7分別為圖像的寬和高的像素?cái)?shù)。如果將該變換中圍繞義、r、 Z坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)的角度分別記為ot、 A、 y，則旋轉(zhuǎn)矩陣及可以具體表示為<formula>formula see original document page 8</formula>可以假定坐標(biāo)系中y軸與鏡面垂直且z-z平面與鏡面重合，則點(diǎn)oc, 乂 z)關(guān)于鏡面的對(duì)稱點(diǎn)為(x， -_y， z)，它在虛擬相機(jī)C'中的像素為("',v')。由鏡面對(duì)稱性質(zhì)可知，從(x，,z) 到(w',v')的變換中圍繞X、 7、 Z軸旋轉(zhuǎn)的角度分別為-a、 P、 -y，于是相應(yīng)的旋轉(zhuǎn)矩陣為<formula>formula see original document page 8</formula><formula>formula see original document page 9</formula>同理可推導(dǎo)出c'的平移向量為r，= d - ，4)、而c'本質(zhì)上是c的鏡像，因此內(nèi)參數(shù) 矩陣不變。于是最終可以得到c'的內(nèi)、外參數(shù)如下<formula>formula see original document page 9</formula>如果將這兩組相機(jī)參數(shù)代入式(1)，可分別導(dǎo)出:<formula>formula see original document page 9</formula>以及<formula>formula see original document page 9</formula>由此可得<formula>formula see original document page 9</formula>這表明(W, V)和(M'， V')是關(guān)于圖像坐標(biāo)系中的水平橫線V-;對(duì)稱的，因此可以證明步驟2中對(duì)圖像進(jìn)行垂直翻轉(zhuǎn)是正確的。步驟4提取目標(biāo)物體輪廓，從而構(gòu)造目標(biāo)物體的視覺(jué)凸殼。具體而言，對(duì)于每幅真實(shí)物體圖像和虛擬底部圖像，首先提取當(dāng)前圖像中目標(biāo)物體的邊緣像素，邊緣像素將構(gòu)成一 條或幾條封閉的輪廓曲線；然后，將邊輪廓曲線向量化，即采用若干條首尾相接的線段表 示該封閉輪廓曲線。最后，在視覺(jué)凸殼框架下，結(jié)合相應(yīng)的相機(jī)參數(shù)，從相應(yīng)視點(diǎn)出發(fā)并 通過(guò)當(dāng)前輪廓線段各端點(diǎn)的射線集合，即構(gòu)成當(dāng)前參考圖像對(duì)應(yīng)的一個(gè)視覺(jué)錐。各參考圖 像對(duì)應(yīng)的視覺(jué)錐的交集即為目標(biāo)物體的束縛體，稱之為視覺(jué)凸殼。步驟5通過(guò)人機(jī)交互指定新視點(diǎn)，繪制新視圖。按照視覺(jué)凸殼算法的基本原理，用戶指定新視點(diǎn)方向后，新視圖的計(jì)算過(guò)程包括以下 步驟，如圖8所示(1) 在新目標(biāo)視點(diǎn)下，要合成的新視圖的每個(gè)像素都對(duì)應(yīng)于空間中的一條射線，所述 射線是從相機(jī)中心出發(fā)、經(jīng)過(guò)該像素的射線。利用相機(jī)參數(shù)以及極線幾何原理，這條射線 可以被投影到其它參考圖像上。(2) 射線的投影在參考圖像上與物體的輪廓相交，可以得到一組二維線段。(3) 再次利用相機(jī)標(biāo)定信息，圖像上的二維線段可以反投影到三維空間中，在當(dāng)前像 素的射線上得到對(duì)應(yīng)的三維線段集合。對(duì)每一幅參考圖像重復(fù)上述運(yùn)算，所得的三維線段集合的公共交集，即可視為當(dāng)前射 線與視覺(jué)凸殼的交。其中最靠近視點(diǎn)的線段端點(diǎn)，即可視為當(dāng)前像素在三維空間中的對(duì)應(yīng) 點(diǎn)。將此三維對(duì)應(yīng)點(diǎn)投影到適當(dāng)?shù)膮⒖紙D像上，取得對(duì)應(yīng)像素的顏色信息并加以融合，就 可以生成新視圖中的新像素。具體繪制時(shí)，需要根據(jù)當(dāng)前視點(diǎn)與物體底部的相對(duì)位置采取不同的策略，因此先要確 定物體底部平面的高度首先，在不同參考圖像中識(shí)別出若干位于物體底部邊緣的像素(一 般需要10-20個(gè)像素)，然后在視覺(jué)凸殼框架下計(jì)算各像素對(duì)應(yīng)的三維頂點(diǎn)坐標(biāo)，最后將 各三維頂點(diǎn)的平均高度視為物體底部平面高度。如圖9所示，當(dāng)新視點(diǎn)位置高于底平面高度時(shí)，物體底部不可見(jiàn)，因此繪制過(guò)程與一 般視覺(jué)凸殼流程相同(情形(D);而當(dāng)新視點(diǎn)位置低于底平面高度時(shí)，則采用如下策略來(lái) 計(jì)算各像素的紋理顏色對(duì)于當(dāng)前像素所對(duì)應(yīng)的三維頂點(diǎn)，1) 若其高度高于物體底平面高度，則直接將其映射到相鄰參考圖像中，確定對(duì)應(yīng)的 紋理(情形②)；2) 若其高度低于物體底平面高度，則首先將該頂點(diǎn)沿對(duì)應(yīng)的視線延長(zhǎng)至底平面高度，然后將重定位后的交點(diǎn)映射到相鄰參考圖像，確定其對(duì)應(yīng)的紋理(情形③)。 如圖10所示，采用新的繪制策略后，傳統(tǒng)視覺(jué)凸殼方法中的底部建模問(wèn)題得以解決， 目標(biāo)物體的底部形狀和紋理信息均得以正確重建，用一般方法繪制時(shí)存在的"尖底"現(xiàn)象 得以消除，繪制結(jié)果的真實(shí)感也有顯著提高。上述內(nèi)容具體說(shuō)明了基于圖像的視覺(jué)凸殼的底部繪制的方法。借助于平面鏡圖像采集 平臺(tái)，可以簡(jiǎn)便有效地獲取目標(biāo)物體的底部圖像；采用圖像分割算法和虛擬相機(jī)生成算法， 可以得到分別針對(duì)目標(biāo)物體上部和底部的兩組參考圖像，以及它們對(duì)應(yīng)的相機(jī)參數(shù)；通過(guò) 頂點(diǎn)重定位，顯著改善目標(biāo)物體的幾何及紋理信息重建結(jié)果，提高繪制的真實(shí)感。盡管為說(shuō)明目的公開(kāi)了本發(fā)明的具體實(shí)施例和附圖，其目的在于幫助理解本發(fā)明的內(nèi) 容并據(jù)以實(shí)施，但是本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以理解在不脫離本發(fā)明及所附的權(quán)利要求的精 神和范圍內(nèi)，各種替換、變化和修改都是可能的。因此，本發(fā)明不應(yīng)局限于最佳實(shí)施例和 附圖所公開(kāi)的內(nèi)容。
權(quán)利要求
1.一種基于圖像的繪制方法，其步驟包括1)從不同方位拍攝目標(biāo)物體，利用圖像采集平臺(tái)采集所述目標(biāo)物體的參考圖像，所述參考圖像包括真實(shí)圖像和底部圖像，所述采集平臺(tái)中包括一面分布有若干同心圓標(biāo)定物的平面鏡；2)將上述底部圖像關(guān)于所述平面鏡垂直翻轉(zhuǎn)獲得虛擬底部圖像；3)分別計(jì)算所述真實(shí)圖像和虛擬底部圖像對(duì)應(yīng)的相機(jī)參數(shù)，提取目標(biāo)物體輪廓，構(gòu)造目標(biāo)物體的視覺(jué)凸殼；4)從上述不同參考圖像中識(shí)別位于物體底部邊緣的像素，利用視覺(jué)凸殼算法計(jì)算各像素對(duì)應(yīng)的三維頂點(diǎn)坐標(biāo)，確定物體底平面高度；5)指定新視點(diǎn)方向，根據(jù)新視點(diǎn)相對(duì)于物體底平面的不同位置進(jìn)行繪制，若新視點(diǎn)為仰視視點(diǎn)，且所述仰視視點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的三維點(diǎn)低于物體底平面高度，繪制時(shí)將所述三維點(diǎn)沿對(duì)應(yīng)的視線延長(zhǎng)至物體底平面高度，確定重定位后的交點(diǎn)，并將所述重定位后的交點(diǎn)映射到相鄰參考圖像，確定其對(duì)應(yīng)的紋理，完成圖像的繪制。
2. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述步驟1)中的圖像采集平臺(tái)還包括 一面透明玻璃，所述透明玻璃與所述平面鏡有間隔距離。
3. 如權(quán)利要求l所述的方法，其特征在于所述步驟3)中的相機(jī)參數(shù)指相機(jī)的內(nèi) 參矩陣、旋轉(zhuǎn)矩陣、平移向量。
4. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述步驟3)中的真實(shí)圖像的相機(jī)參數(shù)， 是通過(guò)自動(dòng)識(shí)別算法識(shí)別所述參考圖像中的同心圓標(biāo)定物及其標(biāo)志的參考點(diǎn)坐標(biāo)，按照相 機(jī)標(biāo)定算法計(jì)算獲得。
5. 如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述相機(jī)標(biāo)定算法為P4P相機(jī)標(biāo)定算法。
6. 如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述虛擬底部圖像的虛擬相機(jī)的參數(shù) 的計(jì)算方法如下1) 找出虛擬底部圖像對(duì)應(yīng)的真實(shí)物體圖像，所述虛擬底部圖像與真實(shí)物體圖像關(guān)于所述平面鏡對(duì)稱；2) 設(shè)真實(shí)圖像的真實(shí)拍攝視點(diǎn); 對(duì)應(yīng)的真實(shí)相機(jī)C的內(nèi)參矩陣A、旋轉(zhuǎn)矩陣R、平移 向量T分別為<formula>formula see original document page 3</formula>3)對(duì)應(yīng)的虛擬底部圖像的虛擬視點(diǎn)y對(duì)應(yīng)的虛擬相機(jī)C'的內(nèi)參矩陣i、旋轉(zhuǎn)矩陣及'、平移向量r分別為<formula>formula see original document page 3</formula>上述/為相機(jī)焦距，w和A分別為圖像的寬和高的像素?cái)?shù)。
7. 如權(quán)利要求l所述的方法，其特征在于所述步驟3)中，提取目標(biāo)物體輪廓， 構(gòu)造目標(biāo)物體的視覺(jué)凸殼的方法為1) 提取每幅真實(shí)物體圖像和虛擬底部圖像中目標(biāo)物體的邊緣像素；2) 若干條首尾相接的邊緣像素構(gòu)成一條或幾條封閉的輪廓曲線；3) 利用所述輪廓曲線和相應(yīng)的相機(jī)參數(shù)生成視覺(jué)錐的交集。
8. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述步驟4)中，利用圖像中位于目標(biāo) 物體底部的10-20個(gè)像素，計(jì)算所述像素對(duì)應(yīng)的三維頂點(diǎn)坐標(biāo)，各三維頂點(diǎn)的平均高度視 為物體底部平面高度。
9. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述步驟5)中，若新視點(diǎn)為俯視視點(diǎn)， 繪制過(guò)程與一般視覺(jué)凸殼流程相同；若新視點(diǎn)為仰視視點(diǎn)，且所述仰視視點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的三維 點(diǎn)高于物體底平面高度，則直接將圖像映射到相鄰參考圖像中，確定對(duì)應(yīng)的紋理。
全文摘要
本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)圖像學(xué)及虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖像的繪制方法。本發(fā)明通過(guò)獲取包括底部圖像的參考圖像，根據(jù)平面鏡中的底部圖像計(jì)算得到虛擬視點(diǎn)下的底部虛擬參考圖像，及其對(duì)應(yīng)的虛擬相機(jī)參數(shù)，構(gòu)造目標(biāo)物體視覺(jué)凸殼，繪制新視點(diǎn)下的新視圖。本發(fā)明在采集普通參考圖像的同時(shí)取得物體底部的圖像，有效消除現(xiàn)有方法中易出現(xiàn)的變形現(xiàn)象，使繪制結(jié)果更具真實(shí)感，并能在更大范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)自由瀏覽。
文檔編號(hào)G06T15/10GK101334900SQ20081011763
公開(kāi)日2008年12月31日 申請(qǐng)日期2008年8月1日 優(yōu)先權(quán)日2008年8月1日
發(fā)明者潔 馮, 周秉鋒, 宋本聰 申請(qǐng)人:北京大學(xué)