一种基于单张图片的室内场景建模方法【
技术领域：
】[0001]本发明涉及一种基于单张图片的室内场景建模方法，属于计算机图像处理和计算机图形学领域，特别是基于图像的建模方法。【
背景技术：
】[0002]随着数字摄影时代的到来，数字图像已经成为最为丰富的数字媒体之一，且我们要构建的很多三维模型都能在现实世界中找到或加以塑造，因此可以从图像中获得丰富的创造性启发，实现基于图像的几何建模。事实也正是如此，从真实场景图像中获取三维信息一直都是三维建模领域的一个重要研究方向。近年来，建模技术的发展使互联网上的三维模型数据集与日剧增。例如Google公司提供的3DWarehouse、普林斯顿大学形状分析小组的3DModelSearchEngine以及AimOshape的ShpeRepository等模型库都提供了极为丰富的三维模型资源。利用这些已有资源，将其融入到模型自动生成或重建中，用以生成全新的三维模型已经成为三维建模领域另外一个重要发展方向。由于基于单幅图像进行三维重构是个病态问题，因此很难直接从其本身进行曲面场景的重建。但已有的三维模型却能够为其提供很多类似的曲面模型，所以可以通过对图像的分析获取待建模物体，再在已有的模型数据集中搜索与其类似的曲面模型，来完成最终三维场景的重构。[0003]基于图像建模技术是人们心目中一种理想的建模方式。传统的基于图像建模技术往往需要从不同视点拍摄同一场景或物体的多幅图像作为输入，采用立体视觉等方法进行三维重建，如文献IScharsteinD,SzeliskiR.Ataxonomyandevaluationofdensetw〇-framestereocorrespondencealgorithms.InternationalJournalofComputerVision,2002,47(1):7-42。这就在一定程度上限制了图像在几何建模中的应用。由于通常获得单幅图像更为方便，所以基于单幅图像的三维重建应用范围更广些。计算机视觉中传统的基于单幅图像建模方法往往基于明暗、纹理、焦距等线索来实现几何重建，但这些方法通常对画面中的景物的形状、反射属性等都有严格的限制，所以只适合某些特定场景的重建。随后的研究中，研究人员通过引入恰当的交互来有效的简化单幅图像重建问题，如文献2ChenT.,ZhuZ.,ShamirA.,HuS.M.etal.3-sweep:extractingeditableobjectsformasinglephoto.ACMTransactionsonGraphics(TOG).Vol.32.No.6.SIGGRAPHAsia2013.Article195,这类方法多从图像自身信息出发，通过交互指定灭点信息和几何不变量实现单幅图像的几何重建，但也存在一定的局限性，通常只能重建出由平面和基本几何形体所构成的场景。本文基于已有的三维模型库完成单幅图像场景重建，能够生成更加合理的曲面模型。[0004]随着互联网上可用的三维模型增加，基于模型数据集的数据驱动几何建模方法近年来已成为了一种新的建模方式。其中很多研究只针对单个物体进行建模，根据输入对象的不同，现有方法大致可以分为三类：一类方法从图像出发借助模型数据集进行相应的几何重建，如文献3KaiXu,HanlinZheng,HaoZhang,DanielCohen-Or,LigangLiujYueshanXiong.Photo-InspiredModel-Driven3DObjectModeling.ACMTransactionsonGraphics(SIGGRAPH2011)，2011都可在图像的启发下，借助分割好的模型数据集，通过部件检索，组装形变等操作完成几何重构。一类方法从草图出发借助模型数据集进行相应的几何重建，如文献4Eitz,M.，Richter,R.，Boubekeur,T.，Hildebrand,K.,andAlexa,M.2012.Sketch-basedshaperetrieval.ACMTransactionsonGraphics31，4,31:1-31:10等实现了相应的草图检索技术，用户可根据输入的草图在已有的模型库中搜索到结构类似的几何模型，但这类方法主要关注的是检索性能的提高，而不是建模本身。还有一类方法利用已有的模型数据集对采集的残缺点云数据进行重构，利用采集图像和点云信息，借助检索思想在与物体同类模型所组成的模型数据集中搜索匹配部件，并通过部件组装拼接完成几何模型的重构。上述研究都是只针对单个物体进行构建，并且除草图建检索技术外，其他方法对模型数据集都有一定的要求，需根据所构建物体的不同，按类别构建所需的模型库。而在进行场景构建时，由于场景中包含多个物体，并且在构建过程中如无标注，并不知道场景中各物体的具体类型，因此很难分类组织模型数据库，进而很难直接将上述方法扩展到场景建模研究中。[0005]随着技术的发展，逐渐也出现了一些基于模型数据集的场景构建方法。根据输入对象的不同，现有方法大致可以分为二类：一类方法仍然是从草图出发借助已有的模型数据集进行场景重建，如文献5XuK，ChenK,FuH，etal.Sketch2scene:Sketch-basedco-retrievalandco-placementof3dmodels[J].ACMTransactionsonGraphics(TOG),2013,32(4):123.等方法将草图检索技术和草图建模技术进行了组合，用于场景构建，由于场景中包含多个物体，所以他们对输入的草图顺序及类型都或多或少有些要求。另外一类方法是利用已有的模型数据集对采集的残缺点云数据场景进行重构，如6ShaoT,XuW,ZhouK，etal.Aninteractiveapproachtosemanticmodelingofindoorsceneswithanrgbdcamera[J].ACMTransactionsonGraphics(TOG)，2012,31(6):136等方法，他们利用所获得的图像和点云信息对场景进行分害!]，得到场景中所包含的单个物体，然后再利用检索技术在模型数据集中搜索与其匹配的三维模型，当所有物体都搜索完毕后，便可完成场景的重建。上述研究虽然取得了一系列的研究成果，但对输入都有特殊的要求（非专业用户很难绘制场景草图，无专业设备也很难获得场景的点云数据），不便于普通用户的使用。由于真实场景的单视角图像更容易获得，因此如能从单张真实场景图像出发，利用已有模型数据集进行场景重构，将更具应用价值，本文也正是从该点出发进行相关研究的。【
发明内容】[0006]发明目的：本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种新的单张图片室内场景建模思路和一种新的模型检索方法。[0007]技术方案：本发明公开了一种基于单张图片的室内场景建模方法，该方法用于从单张室内场景图片中还原出三维场景，包括以下步骤：[0008]步骤（1)图像分析阶段，对于给定的一张单视点下所拍摄的室内场景输入图像I，以及一个有多类模型组成的模型库S，对输入图像I进行分析，然后结合图像分割，提取出输入图像I中所包含的待建模物体IO1,…，OJ;[0009]步骤（2)，模型检索阶段，利用图像中提取的待建模物体IO1,…，OJ，在模型库S中检索得到匹配的三维模型，完成对应场景的重建。[0010]本发明步骤（1)中对输入图像I进行分析，然后结合图像分割技术，提取出输入图像I中所包含的待建模物体IA，…，OJ，具体步骤为：[0011]步骤（11)，利用几何推理当前第1页1 2