本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)領(lǐng)域，更具體地說(shuō)，涉及一種虛擬場(chǎng)景建模方法，還涉及一種虛擬場(chǎng)景建模系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

基于圖像的建模和繪制技術(shù)是指利用圖像拼接、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù)在虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中營(yíng)造出物體的幾何模型，具有高度仿真、空間沉浸、速度快、工作量小等優(yōu)點(diǎn)，適用于復(fù)雜場(chǎng)景的建模。

為了提高三維模型的準(zhǔn)確性和處理速度，圖像的遮擋、匹配、拼接、建模等算法一直是基于圖像的虛擬場(chǎng)景建模技術(shù)研究?jī)?nèi)容。然而，基于圖像的建模和繪制技術(shù)中的傳統(tǒng)圖像拼接算法在完成復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)拼接時(shí)，由于預(yù)處理不完善、圖像拼接縫處理不當(dāng)?shù)葐?wèn)題導(dǎo)致圖像信息部分丟失、圖像明暗不均等現(xiàn)象。

因此，如何提高圖像拼接后的圖像清晰度是本領(lǐng)域技術(shù)人員急需要解決的技術(shù)問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供一種虛擬場(chǎng)景建模方法，能夠提高圖像拼接后的圖像清晰度。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

一種虛擬場(chǎng)景建模方法，包括：

計(jì)算選取的至少兩個(gè)待拼接圖像的灰度值；

根據(jù)所述待拼接圖像的灰度值分別提取所述待拼接圖像中灰度值相同的區(qū)域作為拼接區(qū)域；

根據(jù)所述拼接區(qū)域?qū)λ龃唇訄D像進(jìn)行拼接；

采用范數(shù)表示拼接后圖像的梯度場(chǎng)能量函數(shù)，得到虛擬場(chǎng)景圖像模型。

優(yōu)選的，在上述虛擬場(chǎng)景建模方法中，所述采用范數(shù)表示拼接后圖像的圖像梯度場(chǎng)能量函數(shù)之后，還包括：

計(jì)算所述圖像梯度場(chǎng)能量函數(shù)的最小值。

優(yōu)選的，在上述虛擬場(chǎng)景建模方法中，所述計(jì)算所述待拼接圖像的灰度值具體為：

通過(guò)冪次變換法和直方圖均衡算法計(jì)算所述待拼接圖像的灰度值：

s＝cT(r)^η

其中，s為所述待拼接圖像的灰度值，c為所述待拼接圖像的最大灰度級(jí)，T(r)為直方圖均衡化變換函數(shù)，η為圖像灰度級(jí)間的動(dòng)態(tài)范圍。

優(yōu)選的，在上述虛擬場(chǎng)景建模方法中，所述將所述目標(biāo)圖像與所述待拼接圖像進(jìn)行拼接，具體包括：

計(jì)算所述拼接區(qū)域的灰度平均值，以所述灰度平均值為基準(zhǔn)對(duì)所述待拼接圖像進(jìn)行拼接。

優(yōu)選的，在上述虛擬場(chǎng)景建模方法中，所述計(jì)算所述拼接區(qū)域的灰度平均值，以所述灰度平均值為基準(zhǔn)對(duì)所述至少兩個(gè)目標(biāo)圖像進(jìn)行拼接具體為:

其中，f為拼接后圖像的灰度值，f₁和f₂均為所述待拼接圖像的灰度值，(x,y)為所述待拼接圖像的像點(diǎn)坐標(biāo)。

優(yōu)選的，在上述虛擬場(chǎng)景建模方法中，所述采用范數(shù)表示拼接后圖像的圖像梯度場(chǎng)能量函數(shù)具體為：

其中，E(I)為拼接后圖像梯度場(chǎng)差異值，為所述拼接區(qū)域，為梯度算子，V為p點(diǎn)處梯度場(chǎng),x為所述待拼接圖像的像點(diǎn)橫坐標(biāo)，y為所述待拼接圖像的像點(diǎn)縱坐標(biāo)。

從上述技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明所提供的一種虛擬場(chǎng)景建模方法，包括：計(jì)算選取的至少兩個(gè)待拼接圖像的灰度值；根據(jù)所述待拼接圖像的灰度值分別提取所述待拼接圖像中灰度值相同的區(qū)域作為拼接區(qū)域；根據(jù)所述拼接區(qū)域?qū)λ龃唇訄D像進(jìn)行拼接；采用范數(shù)表示拼接后圖像的圖像梯度場(chǎng)能量函數(shù)，得到虛擬場(chǎng)景圖像模型。針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中拼接算法的缺點(diǎn)，對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)，采用范數(shù)來(lái)表示表示拼接后圖像的圖像梯度場(chǎng)能量函數(shù)，進(jìn)而得到待拼接圖像之間的梯度場(chǎng)差異，改進(jìn)算法處理后的圖像畫面清晰，形成真實(shí)、清晰的虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景模型。

本發(fā)明還提供的一種虛擬場(chǎng)景建模系統(tǒng)，具有上述效果。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)提供的附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種虛擬場(chǎng)景建模方法示意圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種虛擬場(chǎng)景建模系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

請(qǐng)參閱圖1，圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種虛擬場(chǎng)景建模方法示意圖。

在一種具體實(shí)施方式中，提供一種虛擬場(chǎng)景建模方法，包括：

步驟S1：計(jì)算選取的至少兩個(gè)待拼接圖像的灰度值。

其中，用戶選擇待拼接圖像，結(jié)合冪次變換法和直方圖均衡算法計(jì)算待拼接圖像中每個(gè)像素坐標(biāo)點(diǎn)的灰度值，并通過(guò)參數(shù)調(diào)節(jié)改善圖像質(zhì)量，再將待拼接圖像進(jìn)行區(qū)域分割，根據(jù)每個(gè)像素坐標(biāo)點(diǎn)的灰度值計(jì)算每個(gè)區(qū)域中的區(qū)域灰度值。

步驟S2：根據(jù)所述待拼接圖像的灰度值分別提取所述待拼接圖像中灰度值相同的區(qū)域作為拼接區(qū)域。

其中，針對(duì)待拼接圖像中重疊區(qū)域的相似性，采用基于圖像灰度信息的模塊匹配法，篩選具有相同區(qū)域灰度值的帶拼接圖像，并將灰度值相同的區(qū)域作為拼接區(qū)域。

步驟S3：根據(jù)所述拼接區(qū)域?qū)λ龃唇訄D像進(jìn)行拼接。

其中，配準(zhǔn)后圖像拼接區(qū)域像素點(diǎn)的灰度值采用平均值，未拼接部分采用原圖像灰度值，避免因拼接處理而損失原始圖像的信息。

步驟S4：采用范數(shù)表示拼接后的圖像梯度場(chǎng)能量函數(shù)，得到虛擬場(chǎng)景圖像模型。

其中，針對(duì)圖像拼接區(qū)域存在較為明顯的拼接痕跡，采用范數(shù)來(lái)表示原始圖像和拼接后圖像灰度值的梯度場(chǎng)差異函數(shù)，求解最小值，并以最小值為初值通過(guò)迭代插值以實(shí)現(xiàn)拼接縫的消除。

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中拼接算法的缺點(diǎn)，對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)，采用范數(shù)來(lái)表示表示拼接后圖像的圖像梯度場(chǎng)能量函數(shù)，進(jìn)而得到待拼接圖像之間的梯度場(chǎng)差異，改進(jìn)算法處理后的圖像畫面清晰，形成真實(shí)、清晰的虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景模型。

在上述虛擬場(chǎng)景建模方法的基礎(chǔ)上，所述采用范數(shù)表示拼接后圖像的圖像梯度場(chǎng)能量函數(shù)之后，還包括：

計(jì)算所述圖像梯度場(chǎng)能量函數(shù)的最小值。

其中，采用圖像梯度場(chǎng)能量函數(shù)消除拼接縫，根據(jù)最小值重新插值消除圖像的拼接痕跡，形成真實(shí)、清晰的虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景。

在上述虛擬場(chǎng)景建模方法的基礎(chǔ)上，所述計(jì)算所述待拼接圖像的灰度值具體為：

通過(guò)冪次變換法和直方圖均衡算法計(jì)算所述待拼接圖像的灰度值：

s＝cT(r)^η

其中，s為所述待拼接圖像的灰度值，c為所述待拼接圖像的最大灰度級(jí)，T(r)為直方圖均衡化變換函數(shù)，η為圖像灰度級(jí)間的動(dòng)態(tài)范圍。

其中，結(jié)合冪次變換和直方圖均衡算法進(jìn)行圖像預(yù)處理，拉大待拼接圖像灰度級(jí)間的動(dòng)態(tài)范圍，自動(dòng)增強(qiáng)待拼接圖像的對(duì)比度。

在上述虛擬場(chǎng)景建模方法的基礎(chǔ)上，所述將所述目標(biāo)圖像與所述待拼接圖像進(jìn)行拼接，具體包括：

計(jì)算所述拼接區(qū)域的灰度平均值，以所述灰度平均值為基準(zhǔn)對(duì)所述待拼接圖像進(jìn)行拼接。

在上述虛擬場(chǎng)景建模方法的基礎(chǔ)上，所述計(jì)算所述拼接區(qū)域的灰度平均值，以所述灰度平均值為基準(zhǔn)對(duì)所述至少兩個(gè)目標(biāo)圖像進(jìn)行拼接具體為:

其中，f為拼接后圖像的灰度值，f₁和f₂均為所述待拼接圖像的灰度值，(x,y)為所述待拼接圖像的像點(diǎn)坐標(biāo)。

在上述虛擬場(chǎng)景建模方法的基礎(chǔ)上，所述采用范數(shù)表示拼接后圖像的圖像梯度場(chǎng)能量函數(shù)具體為：

其中，E(I)為拼接后圖像梯度場(chǎng)差異值，為所述拼接區(qū)域，為梯度算子，V為引入的原圖像梯度場(chǎng),x為所述待拼接圖像的像點(diǎn)橫坐標(biāo)，y為所述待拼接圖像的像點(diǎn)縱坐標(biāo)。

下面對(duì)本發(fā)明實(shí)施例提供的虛擬場(chǎng)景建模系統(tǒng)進(jìn)行介紹，下文描述的虛擬場(chǎng)景建模系統(tǒng)與方法可相互對(duì)應(yīng)參照。

請(qǐng)參考圖2，圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的虛擬場(chǎng)景建模系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖，包括：

灰度值計(jì)算模塊100，用于計(jì)算選取的至少兩個(gè)待拼接圖像的灰度值；

配準(zhǔn)模塊200，用于根據(jù)所述待拼接圖像的灰度值分別提取所述待拼接圖像中灰度值相同的區(qū)域作為拼接區(qū)域；

拼接模塊300，用于根據(jù)所述拼接區(qū)域?qū)λ龃唇訄D像進(jìn)行拼接；

模型建立模塊400，用于采用范數(shù)表示拼接后圖像的圖像梯度場(chǎng)能量函數(shù)，得到虛擬場(chǎng)景圖像模型。

本發(fā)明還提供的一種虛擬場(chǎng)景建模系統(tǒng)，具有上述效果，在此不再贅述。

本說(shuō)明書中各個(gè)實(shí)施例采用遞進(jìn)的方式描述，每個(gè)實(shí)施例重點(diǎn)說(shuō)明的都是與其他實(shí)施例的不同之處，各個(gè)實(shí)施例之間相同相似部分互相參見(jiàn)即可。

對(duì)所公開的實(shí)施例的上述說(shuō)明，使本領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)或使用本發(fā)明。對(duì)這些實(shí)施例的多種修改對(duì)本領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)人員來(lái)說(shuō)將是顯而易見(jiàn)的，本文中所定義的一般原理可以在不脫離本發(fā)明的精神或范圍的情況下，在其它實(shí)施例中實(shí)現(xiàn)。因此，本發(fā)明將不會(huì)被限制于本文所示的這些實(shí)施例，而是要符合與本文所公開的原理和新穎特點(diǎn)相一致的最寬的范圍。