一種基于空間面片的三維角點檢測方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及圖像處理領域，具體涉及一種基于空間面片的三維角點檢測方法。
【背景技術】
[0002] 角點被認為是物體邊界曲線上的曲率極大值點。SUSAN算法提出了吸收核同值區 的概念，即在圖像上移動的圓形模板，若模板內的像素灰度與模板中心的像素灰度差值小 于給定的門限，則認為該點與中心點是同值的，而由滿足這樣條件的像素組成的區域則叫 做吸收核同值區USAISUSAN角點檢測算法的核心思想是:平坦區域像素點的USAN值最大， 邊界點次之，角點最小，而且角點越尖，吸收核同值區越小。現有的三維物體輪廓角點檢測 技術主要是基于曲率信息進行檢測以及將二維檢測角點過程應用于三維模型。但這些方法 還存在一些不足:在三維網格模型中，曲率的計算方法多樣而且精度不一，會影響到后續角 點定位的準確性。
【發明內容】
[0003] 為了克服現有技術存在的缺點與不足，本發明提供一種基于空間面片的三維角點 檢測方法。
[0004] 本發明能夠檢測三維物體的輪廓角點以及基于灰度信息的角點，相比現有的三維 角點檢測方法更具靈活性和優越性。
[0005] 本發明采用如下技術方案：
[0006] 一種基于空間面片的三維角點檢測方法，包括獲得三維物體的輪廓角點集Ci及獲 得三維物體基于灰度信息的角點集(： 2兩個步驟，其中
[0007] 獲得三維物體的輪廓角點集&包括如下步驟：
[0008] S1.1輸入三維物體的空間三維模型，用大小不一的空間面片進行擬合，空間面片 的轉折構成三維棱邊，三維棱邊的轉折產生三維角點；
[0009] S1.2構建三維Susan區域，具體是以空間面片的點為球心構建球形，其與三維模型 的交集為三維Susan區域；
[0010] S1.3根據每個空間面片的三維Susan區域，計算各個空間面片的面積，最后得到空 間面片各個點的法向量Ni;
[0011] S1.4求出空間面片當前點VQ的法向量和其某個鄰接面fj的法向夾角，構建相似比 較函數，對當前點和其所有鄰接面片計算夾角，求得當前空間面片上點的變形方程；
[0012] S1.5設定閾值g，利用當前頂點的變形函數構建Susan響應函數，求得初始三維角 點集合；
[0013] S1.6對初始三維角點集合中的角點進行基于鄰域的非極大值抑制，得到三維物體 的輪廓角點集C 1;
[0014] 獲得三維物體基于灰度信息的角點集C2,具體包括如下步驟：
[0015] S2.1輸入三維物體不同角度的二維灰度圖像；
[0016] S2.2對二維圖像進行預處理，利用Susan算子對灰度圖像進行角點檢測，進行非極 大值抑制后得到三維物體基于灰度信息的角點集C2;
[0017] 將步驟S1.6及S2.2所得的角點集綜合得到三維物體的角點集。
[0018] S1.3中所述每個空間面片點的法向量Ni的計算公式，
[0020] 其中山為當前點的一階鄰接空間面片，N偽鄰接空間面片的法向，area(fj)為鄰 接空間面片的面積。
[0021] S1.4中所述相似比較函數為
其中：area(fj)為面 片的面積，areamin為Susan區域內最小面片的面積，
為當前點v〇法向和 其某個鄰接面f j的法向夾角，No表示當前點的法向量。
[0022] S1.4中所述變形方程為
內的最大作用面片數目
[0023] 所述S2.2具體為：用一個圓形的模板在圖像上移動，若模板內的像素灰度與模板 中心的像素灰度值之差小于一定的閾值，則認為該點與模板中心具有相同灰度，模板內滿 足該條件的像素組成的區域定義為USAN區域，根據USAN區域的大小來檢測角點的位置，最 后使用非極大值抑制剔除虛假角點，得到基于灰度信息的角點集C 2。
[0024] S2.2中，Susan算子檢測角點之前首先對圖像疊加模板為5 X 5，寬度為1的二維高 斯濾波器，濾除雜質噪聲。
[0025]本發明的有益效果：
[0026] (1)本發明用大小不一的空間面片對除曲面以外的，具有平面特征信息的三維物 體進行擬合，空間面片的轉折構成三維棱邊，三維棱邊的轉折產生了三維角點，大大簡化對 三維物體的檢測過程，加快了檢測速度，過程簡單，可操作性強；
[0027] (2)本方法利用利用鄰接區域信息計算頂點的變形度，精度高，定位準確；
[0028] (3)本方法能夠同時檢測三維物體的輪廓角點信息和灰度角點信息。
【附圖說明】
[0029]圖1是本發明的三維物體的空間面片模型；
[0030]圖2是本發明的三維物體的灰度信息圖；
[0031]圖3是本發明的三維物體的Susan響應區域；
[0032]圖4是本發明檢測三維物體角點的流程圖。
【具體實施方式】
[0033]下面結合實施例及附圖，對本發明作進一步地詳細說明，但本發明的實施方式不 限于此。
[0034] 實施例
[0035] 如圖4所示，一種基于空間面片的三維角點檢測方法，本發明對于除曲面以外的， 具有平面特征的三維物體有良好的角點檢測效果，包括獲得三維物體的輪廓角點集&及獲 得三維物體基于灰度信息的角點集C 2兩個步驟；
[0036]所述獲得三維物體的輪廓角點集合Ci步驟，具體包括：
[0037] S1.1輸入三維物體的空間三維模型，用大小不一的空間面片進行擬合，空間面片 的轉折構成三維棱邊，三維棱邊的轉折產生三維角點；如圖1中所示，其中a為三維物體的輪 廓角點。
[0038] S1.2構建三維Susan區域，對應二維灰度圖像中的圓形Susan區域，三維的Susan區 域是以空間面片上的點為球心，以指定距離為半徑的球和三維模型的交集，如圖3所示，其 中A為球形的三維Susan區域。
[0039]
計算空間面片上點的法向 量。其中偽空間面片上點的一階鄰接面，N偽鄰接面的法向，area(fj)為鄰接面的面積， Vl為空間面片上的點，化為空間面片上點的法向量，adj(Vl)為鄰接面片的集合，R( Vl)為 Susan區域內面片的集合。
[0040] S1.4求出當前點vo法向量和其某個鄰接面fj的法向夾角，構建相似比較函數，對當 前點vo和其所有鄰接面片計算夾角，求得當前空間面片上點的變形方程