一种图像采集建模系统的制作方法

本发明属于3d建模技术领域，具体涉及一种图像采集建模系统。

背景技术：

图像建模技术，是指通过相机等设备对物体进行采集照片，经计算机进行图形图像处理以及三维计算，从而全自动生成被拍摄物体的三维模型的技术，属于三维重建技术范畴，涉及到计算机几何、计算机图形学、计算机视觉、图像处理、数学计算等学科。

从我们在国内外相关技术领域的长期跟踪调研所掌握的情况来看，目前国际上有微软公司、autodesk公司、斯坦福大学和麻省理工学院等机构在基于图像的三维形体快速重建方面有良好的研究成果，但是仅仅是实验室研究成果，目前还无法商用。当前，电子扫描建模的主要技术，大多是通过专业激光设备进行扫描，其分辨率较高，但是设备的成本昂贵，几乎不具备单人的可便携性。对于大部分不需要太精准的建模情况，电子扫描建模已经不太适用。

技术实现要素：

本发明的目的是解决上述问题，提供一种结构简单、成本低廉的图像采集建模系统。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案是：一种图像采集建模系统，包括用于对目标物体进行视频图像采集的智能终端、与智能终端通信连接的主机、与主机通信连接的3d打印机以及对目标物体进行视频图像采集时放置在目标物体旁边的参照物，智能终端包括输入模块、显示模块、摄像头、处理模块和通信模块，处理模块分别与输入模块、显示模块、摄像头和通信模块电性连接，通信模块与主机通信连接。

摄像头对目标物体和参照物进行视频图像采集，采集到的视频图像通过处理模块转化为数字信号然后通过通信模块发送到主机，主机通过视频图像进行3d建模处理，3d建模完成后的3d模型通过3d打印机输出打印。

优选地，所述参照物为带有刻度的标尺。

优选地，所述智能终端包括壳体，壳体上设有用于放置标尺的卡槽。

优选地，所述智能终端为带摄像头的手机或者平板电脑。

优选地，所述主机与3d打印机无线通信连接。

优选地，所述智能终端还包括供电模块，供电模块与处理模块相连。

优选地，所述图像采集建模系统还包括环形设置的导轨，导轨上滑动安装有底座，底座上设有转台，转台上安装有支柱，智能终端安装在支柱上，参照物放置在导轨围成的环形区域内。

优选地，所述转台转动安装在底座上。

本发明的有益效果是：本发明所提供的一种图像采集建模系统，智能终端可产用日常使用的平板或者手机，通过平板或者手机的摄像头对目标物体和参照物进行视频图像采集，采集到的视频图像通过处理模块转化为数字信号然后通过通信模块发送到主机，主机通过视频图像进行3d建模处理，3d建模完成后的3d模型通过3d打印机输出打印。

附图说明

图1是本发明图像采集建模系统的结构示意图。

图2是本发明导轨与底座的安装示意图。

图3是本发明人体腿部直立和弯曲状态示意图。

附图标记说明：1、导轨；2、底座；3、转台；4、支柱。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步的说明：

如图1和图2所示，本发明提供的一种图像采集建模系统，包括智能终端、主机、3d打印机和参照物，智能终端用于对目标物体进行视频图像采集，智能终端包括输入模块、显示模块、摄像头、供电模块、处理模块和通信模块，处理模块分别与供电模块、输入模块、显示模块、摄像头和通信模块电性连接，通信模块与主机通信连接。主机与3d打印机无线通信连接。参照物用于对目标物体进行视频图像采集时放置在目标物体旁边作为参照。

建模时需要对目标物体进行视频图像采集，因此为了采集的视频图像的完整性，图像采集建模系统还包括环形设置的导轨1，导轨1上滑动安装有底座2，底座2上设有转台3，转台3转动安装在底座2上，转台3可绕自身轴线转动，转台3上安装有可伸缩的支柱4，智能终端安装在支柱4上，参照物为带有刻度的标尺，标尺和目标物体均位于导轨1围成的环形区域内。

将智能终端的摄像头对准标尺和目标物体，将底座2顺着导轨1滑动，对标尺和目标物体进行视频图像采集，可通过转动转台3和调整支柱4的高低调整摄像头的拍摄角度和高度，采集到的视频图像通过处理模块转化为数字信号然后通过通信模块发送到主机，主机通过视频图像进行3d建模处理。

智能终端包括壳体，壳体上设有用于放置标尺的卡槽。智能终端可产用带摄像头的手机或者平板电脑。

本实施例中视频图像的3d建模方法，包括以下步骤：

s1、对视频图像中每帧图像进行边缘分析处理，识别出目标物体的边缘轮廓，对不同帧的拍摄角度进行标记，形成目标物体不同角度的轮廓信息。

步骤s1包括以下子步骤：

s11、对每帧图像进行亮度识别，计算亮度均值和离散度；

为了得到更好的识别效果，需要首先对图像整体的效果进行评估，从而为后续算法设定基本的参数和边界条件。首先利用图像处理对视频关键帧进行亮度识别：(l0…ln)，之后通过加权平均的方法计算亮度均值和离散度。

ln是第n帧图像的整体亮度值，计算方法可以利用灰度平均值进行线性计算，即对每一帧图像中的各个点rgb色值做平均相加，z为像素数量。

其中b作为最后的识别结果参数，当a0＝0，a’＝1时，得到原始初值b0。a0为人工调整修正参数，a’为推荐系数，一般没有人工干预的情况下a0＝0，也可以根据实际应用的需求对图像、视频进行整体的灰度调节，也就是调节a0的数值，只不过可以预先体现在用户可以看到的图像上。a’取值在0.7～1.3之间。

s12、对图像进行边缘锐化和二值化，得到二值灰度图；

利用高通滤波和空域微分法对图像进行边缘锐化和二值化(超过阈值设置为255，小于阈值设置为0)，达到极致的边缘识别。之后在每一帧图像的锐化图中，根据之前亮度离散加权值b进行对比，形成二值灰度图：

其中g(x,y)代表图像点f(x,y)的灰度(或者rgb分量)，g[f(x,y)]为图像点f(x,y)的梯度值。

s13、对二值灰度图进行修正：

锐化后的二值灰度图由于噪点或者图像本身的质量问题，可能存在局部不连续或者局部不清晰的情况，为此，本实施例中对二值灰度图将进行两个阶段的修正：

s131、利用图像自身的信息做边界的连续性修正：

在不连续奇数点处进行就近方向探测，选择距离和方向最匹配的奇点进行连接，并在二值灰度图中进行标记：

为像素点p与p’的距离和方向，同理可以获取p点向连续连接方向各点(p0…pn)追溯的(δ0…δn)，根据δ序列的方向进行奇点拟合，最终确定最合适的连接点。

s132、利用前后帧的补充数据对当前帧进行边界连续性修正：

对当前帧标记的已经修正区域与前后帧进行对比，如果前后帧存在连续情况，则按照前后帧连续的情况进行近似匹配，匹配值可以根据当前帧未标记为“已修正”的边界区域进行相似分析。

s2、对步骤s1中产生的不同角度的轮廓信息进行虚拟3d空间的模拟旋转建模，形成3d模型。步骤s2包括以下子步骤：

s21、选取目标物体旁边的标尺作为参照物，选择标尺上的至少两个标注点生成参考向量；

s22、当目标物体进行旋转时，通过目标物体上的标注点向量与参照物向量的夹角关系对当前帧的角度进行标注，生成一帧带有角度信息的2d轮廓数据，当所有360度轮廓数据分析完成后，进而合成目标物体的3d模型建模。

参照物可以更加方便精确的完成3d坐标的还原。如果给定参照物的具体尺寸，还可以根据参展物的具体尺寸进行目标物体的尺寸标注，从而得到更靠近实际效果的3d模型。

s3、对3d模型进行细节刻画和修正。

一、柔性物体3d模型修正：目标物体如果是柔性不固定物体的情况，如人体。就要求目标人按照不同的姿势拍摄360度图像视频，例如双臂平伸直立、双臂自然下垂直立、自然下蹲等姿势，并对应不同的姿势分别进行建模，从而获得目标模型更加丰富的“关节”细节。

由于人体是一种非常特殊的“物体”，对于人体的3d建模，如果仅仅从外部的模型进行扫描，是不恰当的，因为不同的骨骼形态、关节形态会对人体在运动中外部形变有着非常大的影响。根据人体外形弯曲变化的特点来进行内部推算，从而确定3d模型中有影响的骨骼数据，进一部丰富和完善人体的3d模型。

对于关节、骨骼的相关参数，可以根据直立、报臂下蹲等弯曲动作进行原始数据采集。本发明采用中值计算方法来确认骨骼的走向和关节位置。这些信息将用于对目标物体关节运动时产生的变化，来考量外部覆盖物(服装等)的匹配程度。

如图3所示，对于能弯曲的身体部位，我们分别测量得到：该部位伸直状态的长度l、第一臂的长度l0、第二臂的长度l1、第一关节的半径r0和第二关节的半径r1、第一关节与第一臂和第二臂切点的弧长l2、第二关节与第二臂切点的弧长l3，第一臂的一端和第二臂的一端通过第一关节相连，第二臂的另一端与第二关节相连。对于腿部而言，直立和弯曲情况下，l为腿部直立状态的长度，l0为大腿的长度，l1为小腿的长度，r0为膝盖的半径，r1为脚踝的半径，l2为膝盖与大腿和小腿切点的弧长，l3为脚踝与小腿切点的弧长，通过计算r0和r1的圆心位置来得到关节中心，同时计算骨骼长度为：

同时，根据r0，r1圆心点位置和骨骼长度lb可以在3d模型中刻画出骨骼、关节的相对位置。基于此，我们获得了体内骨骼的相对位置信息，这样在做局部分析的时候可以非常方便的运算出所需要的设计余量和设计细节。

同样的原理，可以用以确定臂、肘、脖子等关节的数据。

二、对拍摄终端的球面失真进行修正：由于不同的拍摄终端，比如各手机品牌在拍摄图像时不同位置区域成像会存在不同程度的球面失真，根据不同手机品牌的球面失真的经验值，建立基于手机品牌、软件版本的球面失真数据库，从而对其拍摄并识别后的3d模型进一步进行修正，以达到最精确的识别效果。

具体的，首先用拍摄终端拍摄参考标准物体，然后将获得的图像各个角度的数据与参考标准物体数据进行对比，获得拍摄终端的球型失真的特征和计算比例，对各种能够对目标物体进行视频图像采集的拍摄终端进行精确测算，用得到的各拍摄终端的球型失真的特征和计算比例建立修正模型数据库；当用户用其中已知拍摄终端进行拍摄后，生成3d模型前，视频图像会先通过修正模型数据库查找对应的失真数据修正模型，视频图像处理之后再进行模型识别。

三、直接对3d模型进行局部尺寸的修正：可以根据自己的喜好，对原始的模型进行局部小尺寸的修正，比如调整一些局部的尺寸。特别是人体模型，可以调整具体部位的尺寸，或者用户根据实际测量的情况进行手动修正。

3d打印机可以将3d建模完成后的3d模型输出打印，便于后续使用。

本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。