申请/专利权人：东北大学

申请日：2024-01-22

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117876562A

主分类号：G06T15/04

分类号：G06T15/04;G06T5/80;G06T5/40;G06T7/90

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：传感器技术的最新进展已经引入了低成本的RGB视频加深度传感器，可以同时以视频速率获取颜色和深度图像。很多研究人员提出了使用消费级RGBD相机，例如Kinect，对三维重建的模型进行纹理映射的方法。但是现有的纹理映射算法大多针对郎伯模型。本发明是一种针对非郎伯表面的纹理优化框架，充分利用深度信息，并使用合成图像重建模型的表面纹理。具体的贡献有：1利用深度信息扩展了现有的相机位姿优化策略，提高了在无纹理区域的准确性；2使用联合颜色直方图来协调关键帧之间的颜色不一致，避免了高光像素对重建纹理的负面影响；3提出了基于双向相似度函数的BDS‑G纹理合成方法，结合深度数据使纹理边缘对齐。这种方法允许任意视角的输入，并且为输入RGB图像中的高光区域重新合成真实纹理。我们在多个多视图立体数据集上进行了大量的实验，实验结果表明了本发明方法的有效性。

主权项：1.一种基于消费级RGB-D传感器对非朗伯表面进行纹理映射的优化方法，其特征在于，包括：步骤1：使用消费级的RGB-D相机获取非朗伯物体的RGB图像和深度图像；步骤2：从输入深度序列中重构网格模型作为纹理映射的初始模型；步骤3：从RGB序列中选择颜色最清晰的图像子序列作为候选纹理图像，提取关键帧；步骤4：联合颜色和深度的优化策略，对每个关键帧的相机姿态进行优化；步骤5：利用优化后的相机位姿来估计模型表面的反射系数；步骤6：利用优化后的相机位姿采用联合颜色直方图的方法对关键帧进行颜色校正；步骤7：针对模型上的高反射率区域提出一种基于patch的纹理合成方法，为关键帧中的高光区域重新合成纹理；步骤8：将合成后的图像用于高反射率区域的纹理映射，并且优化顶点位置，使合成的纹理边界与外部区域的边界充分对齐，消除纹理接缝。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东北大学 一种基于消费级RGB-D传感器对非朗伯表面进行纹理映射的优化方法

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