一种用于三维重建的高质量照片序列获取方法   0    0

本发明公开了一种用于三维重建的高质量照片序列获取方法。通过搭建照片拍摄系统，对物体进行拍照，得到物体全范围照片；然后将所有照片的照片背景进行去除，并按水平和竖直方向组成照片阵列；最后计算照片阵列中每张照片和其相邻照片的特征点重复度，指导照片阵列进行调整，从而得到高质量的照片序列。本发明不仅解决了多相机协同拍摄对使用场地环境的要求较高的问题，而且克服了传统单相机获取照片序列方法靠人工判断的不足，能够通过计算准确的量化数据来指导照片阵列进行调整，进而得到高质量的照片序列，不仅保证三维重建模型的质量，而且加快三维重建速度。

1.一种用于三维重建的高质量照片序列获取方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤
1.搭建照片拍摄系统：
照片拍摄系统包括拍摄基台、电动转台、相机支架和被拍摄物体，所述拍摄基台上设基台背景布和电动转台，电动转台上设有转台背景布，被拍摄物体置于转台背景布之上，所述的相机支架安装在拍摄基台上，相机支架上设有单个相机，相机的镜头朝向被拍摄物体，设有控制模块控制电动转台旋转固定角度以及相机拍摄照片；
步骤
2.按序全范围拍摄获取物体照片：
将物体正放于电动转台时，由于物体底面被遮挡，因此物体全范围照片分两次获取；首先将物体正放于电动转台上，拍摄不包含物体底面的上半部分照片；物体上半部分照片拍摄完成后，将物体倒置于电动转台上，拍摄包含物体底面的下半部分照片；上、下两部分照片共同组成物体全范围照片；得到物体全范围照片之后，以电动转盘旋转角度横轴，以相机位置为纵轴，将物体全范围照片排成照片阵列；
照片拍摄方式分为水平方向和竖直方向；在水平方向上，相机固定在相机支架上的某一位置，电动转台的转动一周，相机拍摄物体360度的一圈照片；在一圈照片拍摄完成之后，将相机移动到相机支架的另一位置，继续拍摄下一角度的照片；
步骤
3.基于照片阵列开展质量检测与适应性重拍：
在对照片阵列进行评价之前，去除照片阵列中每一张照片的背景；
根据特征点的重复度进行照片阵列的质量检测：
首先，提取照片阵列中每一张照片的特征点；然后，遍历每一张照片，计算当前照片和其相邻上、下、左、右四个方向照片的特征点重复度；如果某一方向的特征点重复度低于给定阈值，则在该方向上读取当前照片和相邻照片的拍摄角度，提取两张照片拍摄的角度范围，在该范围内拍摄新的照片，添加到照片阵列；
照片阵列完成添加照片之后，对照片阵列之中的冗余照片进行删除；为了不影响添加照片的效果，冗余照片判断只在未添加过照片的角度范围中进行；如果一张照片之前的照片和该照片之后的照片的特征点重复度超过给定阈值，则该照片为冗余照片；
照片阵列删除冗余照片之后，将照片阵列按行输出，最终得到高质量的照片序列；
步骤1搭建照片拍摄系统具体操作如下：
1‑
1.照片拍摄系统包括拍摄基台、均匀光源、电动转台、相机支架、相机、被拍摄物体、控制模块、基台背景布和转台背景布；
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2.拍摄基台铺设有基台背景布，基台背景布的中心位置放置电动转台，电动转台上铺设有转台背景布，转台背景布之上放置被拍摄物体；通过基台背景布和转台背景布确保照片背景颜色一致；
1‑
3.均匀光源照射被拍摄物体，拍摄基台上设有相机支架，所述的相机支架设置有弧形区域，所述的相机架设在相机支架的弧形区域上，通过相机支架的弧形区域使相机镜头到被拍摄物体的距离相等，
1‑
4.相机的相机镜头朝向被拍摄物体，控制模块连接相机和电动转台，控制电动转台旋转和相机拍摄照片；
步骤2按序全范围拍摄获取物体照片具体操作如下：
拍摄物体对照片拍摄系统进行设置：
(1)当物体为对称结构时，添加额外的标记进行区分；(2)根据物体颜色更换基台背景布和转台背景布；背景布颜色选择的原则是不和物体表面颜色相近；(3)放置物体以及调整相机；将物体放置在电动转台中心，保证整个物体处于相机屏幕内，调节相机焦距，避免照片出现深度模糊；(4)设置拍摄光环境；调节两侧均匀光源的位置和光照强度，尽量减少物体阴影；
照片拍摄分水平和竖直两个方向进行；在水平方向上，物体每旋转360度，相机要拍n张照片，则物体每次转动的角度为360/n度，设置物体每旋转r度，相机拍摄一张照片；在竖直方向上，相机在相机支架上进行移动，相机每完成一圈照片的拍摄，相机在相机支架上移动t度；在物体上半部分拍摄完成之后，将物体倒置，进行下半部分的拍摄；物体全范围照片获取过程如下：
2‑
1.将物体正放于电动转台上，拍摄物体上半部分照片，具体步骤如下：
2‑1‑
1.相机设置在相机支架0度位置；
2‑1‑
2.电动装台从0度开始顺时针旋转，每旋转r度，相机拍摄一张照片；
2‑1‑
3.相机位置沿相机支架增加t度；
2‑1‑
4.如果相机位置小于90度，重复步骤2‑1‑2和步骤2‑1‑3，否则停止拍摄；
2‑
2.保持补光灯位置和强度不变，保持相机焦距不变，将物体倒置于电动转台上，拍摄物体下半部分照片，具体步骤如下：
2‑2‑
1.相机设置在相机支架t度位置，相对于正放物体，相机拍摄角度为‑t度；
2‑2‑
2.电动装台从0度开始顺时针旋转，每旋转r度，相机拍摄一张照片；
2‑2‑
3.相机位置沿相机支架增加t度，相对于正放物体相机拍摄角度增加‑t度；
2‑2‑
4.如果相机位置小于90度，重复步骤2‑2‑2和步骤2‑2‑3，否则停止拍摄；
2‑
3.以电动转盘旋转角度为横轴，以相机拍摄角度为纵轴，将物体全范围照片排成照片阵列；
步骤3基于照片阵列开展质量检测与适应性重拍具体操作如下：
3‑
1.照片预处理；利用色键抠图算法对照片阵列中每一张照片的背景进行去除；
3‑
2.利用SIFT算法提取照片阵列中每一张去背景照片的特征点；
3‑
3.照片阵列质量检测；遍历照片阵列中的每一张去背景照片，利用快速近邻匹配算法对当前照片和其相邻的上、下、左、右四个方向照片的特征点进行匹配，并计算特征点重复度，如式(1)所示；
其中，m表示当前照片，n表示相邻照片，PM(m,n)表示照片m和照片n的特征点重复度，Fall(m)表示照片m所有特征点的数量，Fover(m,n)表示照片m和照片n特征点重合的数量；
3‑
4.调整照片阵列内容；当PM(m,n)大于给定阈值，说明照片m和照片n具有高重叠度，不需要添加照片；当PM(m,n)小于给定阈值，说明照片m和照片n的重叠关系弱，需要在照片阵列中添加新的照片来加强重叠关系，具体做法如下：
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1.在照片m和照片n的拍摄角度范围内，取角度范围中间值进行补拍，得到照片k，利用色键抠图去除背景并添加到照片阵列相应位置；
3‑4‑
2.计算照片m和新添加照片k的特征点重叠度，以及照片k和照片n的特征点重复度；
3‑4‑
3.如果特征点重复度小于给定阈值，则继续补拍照片添加到照片阵列，直到特征点重叠度大于给定阈值或无法继续添加照片；
3‑
5.删除冗余照片，具体步骤如下：
3‑5‑
1.遍历照片阵列的每一行，提取没有添加过照片且照片数量大于2的角度范围；
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2.遍历每个角度范围；
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3.设i为当前角度范围内的第i张照片，j为当前角度范围内第j张照片，初始化i为当前角度范围内的起始角度照片，则j为相对于起始角度照片距离为2的照片；
3‑5‑
4.计算照片i和照片j的特征点重复度PM(i,j)和PM(j,i)；
3‑5‑
5.当PM(i,j)和PM(j,i)都大于给定阈值，将照片i和照片j之间的照片删除，j＝j+
1，返回步骤3‑5‑4；
否则i＝j‑1，j＝j+1，返回步骤3‑5‑4；
3‑5‑
6.当j超过当前角度范围时，停止当前角度范围内的删除照片操作；
3‑
6.将最终的照片阵列按行输出，得到高质量照片序列。

2.根据权利要求1所述的一种用于三维重建的高质量照片序列获取方法，其特征在于，优选的，r为15度，t为30度。