(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210627375.5 (22)申请日 2022.06.06 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114708375 A (43)申请公布日 2022.07.05 (73)专利权人 江西博微 新技术有限公司 地址 330096 江西省南昌市南昌 高新技术 产业开发区高新七路1198号博微科技 大厦A楼 (72)发明人 周利　曾江佑　吕伟　朱林生　 于雪　 (74)专利代理 机构 北京清亦华知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11201 专利代理师 何世磊 (51)Int.Cl. G06T 15/04(2011.01) G06T 17/20(2006.01) G06V 10/762(2022.01)G06K 9/62(2022.01) (56)对比文件 CN 113781621 A,2021.12.10 US 2020334890 A1,2020.10.2 2 EP 3504685 A1,2019.07.0 3 CN 110163947 A,2019.08.23 WO 2013174671 A1,2013.1 1.28 CN 113327315 A,2021.08.31 US 11282277 B1,202 2.03.22 CN 110148146 A,2019.08.20 万燕等.基 于三角网格模型的纹 理映射研 究. 《计算机 应用与软件》 .2016,(第04期), 刘彬 等.多参数加权的无缝纹 理映射算法. 《中国图象图形 学报》 .2015, Rongjun Qin.Analysis of critical parameters of satel lite stereo ima ges for 3D reconstructi on and map ping. 《ASPRS Annual Conference 2018》 .2018, 审查员 闪赛 (54)发明名称 纹理映射方法、 系统、 计算机及可读存储介 质 (57)摘要 本发明提供了一种纹理映射方法、 系统、 计 算机及可读存储介质， 该方法包括对每一网格三 角面进行平 面聚类； 分别计算出每一网格三角面 在与其对应的候选图像列表上的投影区域的纹 理质量， 并列出对应的优化能量方程； 通过优化 能量方程优化得到对应的纹理块； 根据每一纹理 块的边界上的顶点颜色确定出每一纹理块之间 的差异约束以及网格三角面内部的重心坐标， 以 构建出对应的稀 疏线性方程； 根据预设线性方程 融合每一纹理块的边界颜色； 将融合过后的各个 纹理块拼接成纹理图片， 并输出带纹理图片的目 标网格模型。 通过上述方式能够 有效的消除大规 模复杂模型纹理映射的失真、 色差问题， 能够实现更真实的三维模型重建。 权利要求书3页 说明书13页 附图2页 CN 114708375 B 2022.08.26 CN 114708375 B 1.一种纹 理映射方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取输入的原始网格模型以及图像序列， 所述原始网格模型包括若干网格三角面， 所 述图像序列包括若干图像列表； 基于预设空间投影以及深度测试对每一所述网格三角面分别建立出对应的候选图像 列表， 并对每一所述网格三角面进行平面聚类， 以使被聚类的网格三角面属于同一近似平 面； 分别计算出每一所述网格三角面在与其对应的候选 图像列表上的投影区域的纹理质 量， 并将相邻所述网格三角面的夹角和所属平面聚类作为约束条件， 以列出对应的优化能 量方程； 通过所述优化能量方程优化得到每一所述网格三角面的最优纹理图像， 并将最优纹理 图像相同、 且相邻的网格三角面聚类在一 起， 以形成对应的纹 理块； 根据每一所述纹理块的边界上的顶点颜色确定出每一所述纹理块之间的差异约束以 及网格三角面内部的重心坐标， 以构建出对应的稀疏线性方程； 根据所述稀疏线性方程获得每一所述纹理块内部的网格三角面的投影区域内的各个 像素之间的颜色差异， 并更新各个所述像素 的颜色以调整每一所述纹理块之间的色差， 且 根据预设线性方程融合每一所述纹 理块的边界颜色； 将融合过后的各个所述纹 理块拼接成纹 理图片， 并输出 带纹理图片的目标网格模型。 2.根据权利要求1所述的纹理映射方法， 其特征在于： 所述基于预设空间投影以及深度 测试对每一所述网格三角面分别建立出对应的候选图像列表的步骤 包括： 设定各个所述网格三角面的序列 ， 以及输入的航拍图像序列 ， 其中， n表示所述网格三角面的个数， m表示 航拍图像的数量； 通过所述航拍图像对应相机的变换矩阵计算所述网格三角面的序列的顶点在所述航 拍图像序列上的像素位置， 以获得所述网格三角面在所述航拍图像上的投影区域S计算 ， 其中， 表示所述网格三角面Fi在图像Ij上通过所述深度测试的像素数 量， Fi代表第i个网格三角面片面， Ij代表第j个航拍图像； 剔除各个所述网格三角面对应的候选图像列表中的异常图像。 3.根据权利要求1所述的纹理映射方法， 其特征在于： 所述对每一所述网格三角面进行 平面聚类， 以使被聚类的网格三角面属于同一近似平面的步骤 包括： 当获取到所述原始网格模型时， 基于预设网格双边滤波过滤算法对所述原始网格模型 M进行表面平 滑降噪处 理， 以得到原 始网格模型Ms； 基于区域生长对所述原始网格模型Ms进行聚类， 以得到所述原始网格模型Ms中的网格 三角面所属平面。 4.根据权利要求2所述的纹理映射方法， 其特征在于： 所述通过所述优化 能量方程优化 得到每一所述网格三角面的最优纹理图像， 并将最优纹理图像相同、 且相邻的网格三角面 聚类在一 起， 以形成对应的纹 理块的步骤 包括： 根据所述网格三角面Fi和与其对应的航拍图像序列Im构建出加 权的无向图 ， 并 定义出对应的能量方程， 其中， V表示所述无向图中的节点， 所述节点包括公共节点以及终权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114708375 B 2端节点， 所述公共节点的数量与所述网格三角面的数量相等， 且所述节点与所述网格三角 面一一对应， 所述终端节点有m个， 所述终端节点对应于所述航拍图像， 并用所述航拍图像 在序列Im中索引作为标签表示， E表示所述无向图中所述节点相连的边， 其中， 连接所述终 端节点与所述公共节点的边为 ， 表示所述网格三角面在航拍图像上的可见性， 所述公 共节点之间的边为 ， 表示相邻所述网格三角面的拓扑关系， 其中， 所述能量方程的表 达式为： 其中， 表示所述网格三角面Fi在图像 的投影区域的纹理清晰度， 表示 相邻所述网格三角面来自不同图像的投影区域的一致性， Fi， Fj为相邻网格三角面， li， lj分 别表示Fi， Fj的可见图像标签， pi， pj表示Fi， Fj的平面聚类标签； 基于循环信念传播算法按照所述加权的无向图 进行能量消息传递， 以获得每一 所述网格三角面的最优纹 理图像标签； 根据每一所述网格三角面的最优纹 理图像标签生成对应的纹 理块。 5.根据权利要求1所述的纹理映射方法， 其特征在于： 所述将融合过后的各个所述纹理 块拼接成纹 理图片， 并输出 带纹理图片的目标网格模型的步骤 包括： 对每个所述纹理块创建出与其纹理图像的尺寸相同的纹理遮罩 ， 并将所述纹理块 中的网格三角面在所述纹 理图像的投影区域设置为可 见 ； 通过检测所述纹理遮罩 中的二值图像连通分量， 以获得所述纹理遮罩 中的连 通分量的包围框矩形 ； 根据输入的所述包围框矩形 以及预设算法将所述纹理图像的矩形区域 中的像素打包至新的纹理图像中， 并计算所述网格三角面的纹理坐标， 以生成对应的纹理 图集。 6.一种纹 理映射系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 获取模块， 用于获取输入的原始网格模型以及图像序列， 所述原始网格模型包括若干 网格三角面， 所述图像序列包括若干图像列表； 聚类模块， 用于基于预设空间投影以及深度测试对每一所述网格三角面分别建立出对 应的候选图像列表， 并对每一所述网格三角面进行平面聚类， 以使被聚类的网格三角面属 于同一近似平面； 计算模块， 用于分别计算出每一所述网格三角面在与其对应的候选图像列表上的投影 区域的纹理质量， 并将相邻所述网格三角面的夹角和所属平面聚类作为约束条件， 以列出 对应的优化能量方程； 优化模块， 用于通过所述优化能量方程优化得到每一所述网格三角面的最优纹理图 像， 并将最优纹 理图像相同、 且相邻的网格三角面聚类在一 起， 以形成对应的纹 理块； 构建模块， 用于根据每一所述纹理块的边界上的顶点颜色确定出每一所述纹理块之间 的差异约束以及网格三角面内部的重心坐标， 以构建出对应的稀疏线性方程；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114708375 B 3