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一種三維虛擬展示裝置與方法

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一種三維虛擬展示裝置與方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及基于圖像植染(Image-Based Rendering,IBR)的虛擬建模和人機(jī)交互
技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種三維虛擬展示裝置與方法。
【背景技術(shù)】
[0002] IBR(基于圖像的渲染)是場(chǎng)景渲染的主要手段之一。IBR技術(shù)利用圖片來(lái)代替幾 何模型,這種技術(shù)達(dá)到了更短的建模時(shí)間,更快的渲染速度,而且更加真實(shí)。IBR利用一組場(chǎng) 景照片來(lái)生成場(chǎng)景的新視圖,能反映為豐富的紋理細(xì)節(jié)和色彩,有效地克服了計(jì)算機(jī)圖形 學(xué)存在的建模復(fù)雜度高和渲染真實(shí)感不足的缺陷。IBR的渲染速度取決于圖像的分辨率,有 效地克服了計(jì)算機(jī)圖形學(xué)渲染速度隨場(chǎng)景復(fù)雜度增加而下降的缺陷。IBR技術(shù)為實(shí)時(shí)繪制 極為復(fù)雜的真實(shí)場(chǎng)景提供了可能。IBR技術(shù)在三維虛擬展示領(lǐng)域的應(yīng)用也非常廣泛,例如基 于同心拼圖的場(chǎng)景漫游、基于光場(chǎng)的虛擬物體展示等。
[0003] 在圖像渲染的過(guò)程中,用戶(hù)只需要對(duì)物體或者場(chǎng)景拍攝一定數(shù)量的照片,然后進(jìn) 行圖像拼接或者圖像合成來(lái)構(gòu)造一個(gè)場(chǎng)景的整體拼接圖像。比如手機(jī)拍照程序中內(nèi)置的全 景圖應(yīng)用。但是這種應(yīng)用的缺陷在于很難得到一個(gè)沉浸式環(huán)境。如果照片拍攝的質(zhì)量過(guò)低, 在拼接或者合成的過(guò)程中還會(huì)發(fā)生嚴(yán)重的失真。為了改進(jìn)這些問(wèn)題,沈向洋博士研發(fā)的同 心拼圖技術(shù)利用拍攝的二維圖像渲染得到任意視角的場(chǎng)景圖。但是該技術(shù)需要相對(duì)特殊的 設(shè)備,而且攝像機(jī)被限制在一定的范圍內(nèi)運(yùn)動(dòng)拍攝照片。為渲染更真實(shí)的場(chǎng)景,需要拍攝數(shù) 量巨大的照片。
[0004] 因此,本領(lǐng)域的技術(shù)人員致力于開(kāi)發(fā)一種新的圖像拼接算法,以解決現(xiàn)有技術(shù)存 在的問(wèn)題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 有鑒于現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷,本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種三維虛擬展 示裝置與方法,旨在利用手持相機(jī)拍攝視頻以生成不同視點(diǎn)下的物體圖像,模擬三維視覺(jué) 效果。該方法無(wú)需建立物體三維模型的復(fù)雜過(guò)程,并且可以生成更為真實(shí)的與拍攝圖像質(zhì) 量可以等同的物體三維視圖效果,具有設(shè)計(jì)簡(jiǎn)便、易于操作、利于網(wǎng)上傳輸、應(yīng)用廣泛廣等 優(yōu)點(diǎn)。
[0006] 為實(shí)現(xiàn)上述目的,本發(fā)明提供了一種三維虛擬展示裝置與方法,其特征在于,包括 以下步驟:
[0007] 步驟101、視圖扭曲,根據(jù)兩個(gè)視點(diǎn)的圖像,虛擬構(gòu)建出兩視點(diǎn)之間的直線路徑上 的任意視點(diǎn)的圖片;
[0008] 步驟102、視圖插值;
[0009] 步驟103、視頻防抖,基于保持圖像內(nèi)容的圖像扭曲算法的視頻防抖技術(shù),對(duì)視頻 幀基于SfM算法得到場(chǎng)景的三維結(jié)構(gòu)和攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)軌跡,對(duì)路徑做光滑處理得到穩(wěn)定后的 視頻幀;再對(duì)視頻每一幀做色差分析得到用戶(hù)關(guān)注區(qū)域,扭曲每一幀圖片,得到保持用戶(hù)關(guān) 注內(nèi)容基本形狀的每一幀圖片;然后對(duì)圖片做邊界處理得到最終視頻;
[0010] 步驟104、同心拼圖,攝像機(jī)固定在一個(gè)水平轉(zhuǎn)動(dòng)桿上,繞中心運(yùn)動(dòng)拍攝周邊環(huán)境 圖片;然后從每一幀圖片中選取"帶狀"圖片,將所有帶狀圖片拼接得到最終的場(chǎng)景全景圖。
[0011] 進(jìn)一步地,所述步驟101具體為:
[0012] 第一步,根據(jù)兩幅圖片I。和I 間的特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)關(guān)系,求得一個(gè)基礎(chǔ)矩陣F,再求 其轉(zhuǎn)置矩陣Ft,再求出關(guān)于z軸旋轉(zhuǎn)-Φ。的旋轉(zhuǎn)矩陣夂%,旋轉(zhuǎn)Φ i的旋轉(zhuǎn)矩陣巧,最后分 別得到兩圖片的變換矩陣可1和和1,根據(jù)這兩個(gè)矩陣巧1和Sf將兩幅圖片Ic和Ii扭曲 到I。和
[0013] 第二步,假設(shè)攝像機(jī)光心為C,有第一步求出的矩陣H,則根據(jù)Π = [H |-HC],扭曲 后的圖像上點(diǎn)的坐標(biāo)和原圖上的點(diǎn)的坐標(biāo)為P = ΠΡ,將Cs處的圖像Is:構(gòu)建出來(lái);
[0014] 第三步,根據(jù)第二步得到的ns得到Hs,將Hs作用到:得到I s。
[0015] 進(jìn)一步地,所述步驟103具體為:
[0016] 首先,利用voodoo camrea tracker軟件得到每幀圖片的攝像機(jī)參數(shù)和每幀圖片 的特征點(diǎn)云,構(gòu)建出攝像機(jī)三維空間中的軌跡和三維點(diǎn)云;
[0017] 其次,將攝像機(jī)軌跡擬合成一個(gè)圓,達(dá)到初步光滑攝像機(jī)軌跡的作用;
[0018] 再次,對(duì)視頻的每一幀做保持內(nèi)容的扭曲。
[0019] 進(jìn)一步地,所述對(duì)視頻的每一幀做保持內(nèi)容的扭曲的扭曲算法分為兩步:
[0020] 第一步把圖片分為64*36的網(wǎng)格,用雙線性插值算法找到每一個(gè)特征點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的 網(wǎng)格的四個(gè)角點(diǎn)的坐標(biāo);
[0021] 第二步再將圖片的每個(gè)網(wǎng)格分為兩個(gè)三角形,最小化所有輸入點(diǎn)和輸出點(diǎn)的之間 的偏差和,并求得每個(gè)三角形的三個(gè)角點(diǎn)在該三角形內(nèi)的局部坐標(biāo)(u,V),以及網(wǎng)格內(nèi)每個(gè) 三角形的每個(gè)角點(diǎn)與輸出角點(diǎn)之間的誤差函數(shù)Es,誤差函數(shù)Es乘以α作為第二步在整個(gè) 優(yōu)化過(guò)程中的權(quán)重。
[0022] 進(jìn)一步地,所述步驟104具體為:
[0023] 第一步,準(zhǔn)備特定設(shè)備,一個(gè)三腳架上掛載一個(gè)水平的運(yùn)動(dòng)桿,可以繞中心旋轉(zhuǎn)一 周,在運(yùn)動(dòng)桿的最外點(diǎn)架設(shè)個(gè)攝像機(jī),可以拍攝視頻,然后,運(yùn)動(dòng)桿運(yùn)動(dòng)的過(guò)程中攝像機(jī) 拍攝視頻,基本速率為每幀轉(zhuǎn)動(dòng)〇. 12度,共拍攝3000幀的一個(gè)視頻;
[0024] 第二步,視頻的每一幀按照某種方式選取帶狀圖片片段,再將所有片段拼接起來(lái), 得到最終的長(zhǎng)條式圖片;
[0025] 第三步,利用第二步結(jié)果,構(gòu)建該圓內(nèi)部的所有同心圓;
[0026] 第四步,在第三部得到的這些同心圓范圍內(nèi),選取任意視點(diǎn)就能得到該視點(diǎn)所對(duì) 應(yīng)的圖片。
[0027] 本發(fā)明還提供一種三維虛擬展示裝置與方法,其特征在于,包括以下步驟:
[0028] 步驟201、拍攝視頻,用戶(hù)使用手持?jǐn)z像頭或者手機(jī)對(duì)某一靜態(tài)物體拍攝視頻;
[0029] 步驟202、對(duì)視頻離線處理,使用專(zhuān)用的攝像機(jī)軟件voodoo camera tracker和收 費(fèi)軟件Adobe Premiere Pro對(duì)視頻離線處理;
[0030] 步驟203、根據(jù)步驟202得到的視頻幀基于Content-preserving warps算法對(duì)視 頻除抖;
[0031] 步驟204、對(duì)步驟203得到的視頻幀,將所有圖片基于同心拼圖的方式將每一幀選 取的"帶狀"片段做拼接;
[0032] 步驟205、在電腦端或者手機(jī)端對(duì)步驟204得到的"長(zhǎng)條狀"圖片按照屏幕的長(zhǎng)寬 比展示"長(zhǎng)條狀"圖片中的相應(yīng)大小的圖片。
[0033] 進(jìn)一步地,所述步驟201具體為:
[0034] 第一步,繞物體拍攝一周;
[0035] 第二步,保持?jǐn)z像機(jī)穩(wěn)定;
[0036] 第三步,拍攝速度在一分鐘之內(nèi)拍攝一段繞物體的視頻即可。
[0037] 進(jìn)一步地,所述步驟202具體為:
[0038] 第一步,將步驟201拍攝的視頻先導(dǎo)入Adobe Premiere Pro軟件將視頻的每一幀 轉(zhuǎn)成tga文件;
[0039] 第二步,將所有的tga文件導(dǎo)入voodoo camera tracker軟件,基于SIFT算法得 到每一幀的特征點(diǎn)云,基于SfM算法得到每一幀對(duì)應(yīng)的攝像機(jī)內(nèi)參、外參。
[0040] 進(jìn)一步地,所述步驟203具體為:
[0041] 第一步,擬合路徑,將攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)軌跡擬合為三維圓,得到新的攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)軌跡;
[0042] 第二步,在新的軌跡上的每一個(gè)新的攝像機(jī)中心所對(duì)應(yīng)的圖片做 Content-preserving warps 算法;
[0043] 第三步,對(duì)第二步得到的每一幀圖片統(tǒng)一做邊界處理得到除抖后的視頻。
[0044] 進(jìn)一步地,所述步驟204具體為:
[0045] 第一步,隨機(jī)選取某一視頻幀作為0度角拍攝的幀,以該幀為起始幀,逆時(shí)針?lè)较?每隔〇. 12度選取一幀圖片。如果該角度處沒(méi)有"真實(shí)"視頻幀,則選取最近鄰的兩"真實(shí)" 幀基于View Morphing和View Interpolation算法
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