一种三维场景的消失点检测算法
点云隐藏点去除算法
点云隐藏点去除算法1.引言1.1 概述概述:点云隐藏点去除算法是一种用于处理点云数据中存在的遮挡点和噪声点的技术。
遮挡点是指在真实场景中被其他物体或者环境所遮挡的点，而噪声点则是由于传感器误差或其他因素引起的无效点。
点云数据是一种三维空间中离散点的集合，通常通过激光扫描或摄像机等传感器采集。
然而，在采集过程中，由于物体的几何形状和相对位置的影响，点云数据中常常存在遮挡点。
这些遮挡点会导致点云数据的不完整性和噪声，影响后续处理和分析的准确性。
为了解决这个问题，研究者们提出了各种点云隐藏点去除算法。
这些算法致力于识别和去除点云数据中的遮挡点和噪声点，从而得到更准确和可靠的点云数据。
在本文中，将主要介绍和探讨几种常用的点云隐藏点去除算法。
这些算法包括基于几何形状的算法、基于统计模型的算法以及深度学习方法等。
基于几何形状的算法通常利用点云数据中点的坐标和周围点之间的关系来进行遮挡点的检测和去除。
这些算法可以通过计算点的密度、曲率或投影等特征来判断点是否被其他物体或环境所遮挡。
基于统计模型的算法则通过对点云数据进行统计分析和建模，来识别和去除遮挡点和噪声点。
这些算法利用点云数据的统计特征，如点的分布、聚类等来进行分析和处理。
另外，深度学习方法在点云隐藏点去除算法中也得到了广泛的应用。
通过使用深度学习模型对点云数据进行学习和训练，可以实现自动化的遮挡点检测和去除。
通过探讨和比较这些点云隐藏点去除算法，我们可以更好地理解它们的优缺点和适用场景，并为点云数据的后续处理和应用提供有效的参考和指导。
在未来的研究中，我们还可以探索更多创新的算法和方法，以提高点云隐藏点去除的准确性和效率。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以描述文章的整体结构和各个部分的内容概要，可以参考以下写法：文章结构：本文主要分为三个部分，包括引言、正文和结论。
引言部分介绍了本文主题的概述、文章结构及目的。
正文部分分为两个子章节，分别介绍了点云隐藏算法和点云去除算法。
三维物体消隐算法
z'=sinα×x+cosα×z;
x*=cosβ×x'+sinβ×y;
y*=sinγ×z'+cosγ×y';
z*=cosγ×z'-sinγ×y';
----其中，x'、y'和z'是运算中间变量。
----2．平移变换
----三维平移变换公式如下
Ax+By+Cz+D<0，则观察点（x,y,z）位于平面正面一侧，平面是可见面，应被画出。
----通过对物体进行适当旋转和平移后，可将物体变换到以观察点为原点得观察坐标系中，如果在观察坐标系中求得了平面得方程Ax+By+Cz+D=0，将观察点坐标（0，0，0）代入上面得判断准则，则可得出如下得简单判据：
----基于B-rep模型（BoundaryRepresentativeModel）和CSG模型（ConstructiveSolidGeometryModel）的三维造型消隐算法可以分为两大类，即物体空间法和图象空间法。物体空间法利用三维环境信息或三维视图（主要使用三维观察坐标，有时也使用三维世界坐标）来消除隐藏面，即根据空间中各物体三维模型的几何关系，来判断哪些表面可见，哪些表面不可见。图象空间法基于物体三维模型的二维显示图形（使用二维显示坐标）来确定物体或表面与观察点的远近关系，从而判断哪些表面遮挡了其它表面。
----本文将分析当前在CAD三维图形处理中最主要的12中消隐算法，其中8种属于物体空间法，4种属于图象空间法。在实际处理中，由于物体表面形态的复杂性和提高消隐处理的效率，通常都是结合使用多种消隐算法来完成物体的消隐处理的。
一种曼哈顿场景消失点、消失线检测方法及装置[发明专利]
![一种曼哈顿场景消失点、消失线检测方法及装置[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/d74fd42f08a1284ac9504385.png)
专利名称：一种曼哈顿场景消失点、消失线检测方法及装置专利类型：发明专利
发明人：周辰,俞益洲,李一鸣,乔昕
申请号：CN202011632601.6
申请日：20201231
公开号：CN112598665A
公开日：
20210402
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本申请公开了一种曼哈顿场景消失点、消失线检测方法及装置，该方法中针对每条直线，计算与该直线同方向同长度的相邻两条直线的线积分的差值，根据差值计算得到该直线的边缘响应，根据各直线的边缘响应以及非极大值抑制方法得到消失线，建立待检测图像的曼哈顿场景参数的贝叶斯概率模型，在待检测图像中搜索竖直方向消失点的位置，通过霍夫变换的方式确定水平方向消失点的位置，根据水平方向消失点的位置对曼哈顿场景参数进行初始化，基于贝叶斯概率模型和模拟退火算法对初始化后的曼哈顿场景参数进行优化得到消失点的位置。
在本申请的技术方案中，能够鲁棒的检测出待检测图像中反映结构信息的直线，可以检测到全局最优的消失点避免陷入局部最优。
申请人：北京深睿博联科技有限责任公司,杭州深睿博联科技有限公司
地址：102209 北京市昌平区北七家镇七北路42号院4号楼3层3单元309
国籍：CN
代理机构：北京天方智力知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：贾耀梅
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基于消失点的坐标校准算法
基于消失点的坐标校准算法
随着3D数字测绘技术的发展，基于视觉测量的摄影测量技术具有视野范围广，精度高，方便快捷等特点，在空间投影技术中不断得到发展，同时也为数字摄影测量精度提出
了较高要求。
消失点投影坐标校准以空间投影所采集的消失点为基础，采用极配准原理，
借助应用软件实现坐标校准。
在消失点坐标校准过程中，照片上必须有足够的精密的消失点，消失点的定位精度和
照片内点的准确性直接影响坐标校准的准确度。
首先，选择一张已经确定投影椭球体的照片，基于此照片实验场景相似，其他照片坐
标校准不受影响。
接着，在此照片上测量许多消失点，要求其投影精度较高。
然后，示出消失点的像素坐标，并绘制图形来表示消失点的位置，将采集的消失点逐
个处理，将消失点的投影坐标和消失点的像素坐标绑定。
接下来，根据实验场景的特点，选择球座标系作为参照坐标系，并将归一化平均残差
方程式写出来，求解外方余弦矩阵，其中外方余弦矩阵由6个自由度来描述，从而获得图
像投影ST变换矩阵。
最后，经得到的ST变换矩阵来求解坐标校准后采集点的坐标，采用一定的算法模型，确认误差分布，查看坐标校准后照片内点的影响从而进行精确定位并确定测量精度。
基于消失点的坐标校准算法是在摄影测量中精确定位和测量的一种重要方法，坐标校
准所采用算法的正确性和精度高低，直接影响到摄影测量的精度和准确性，因此，应重视
此类坐标校验中的精度要求与算法应用。
利用消失点测障碍物距离的方法
利用消失点测障碍物距离的方法在日常生活中，我们经常需要测量物体的距离，如测量建筑物、树木等高度，测量车辆、行人等离自己的距离等。
而在某些情况下，我们无法直接测量物体的距离，这时就需要借助一些工具和方法来实现间接测量。
本文将介绍一种利用消失点测障碍物距离的方法。
一、消失点概念消失点是指在透视图中，平行于地面的直线在远处汇聚成一点的现象。
消失点的位置取决于观察者的位置和视线方向。
在透视图中，消失点通常有三个，分别是水平消失点、垂直消失点和斜消失点。
其中，水平消失点指的是在透视图中，平行于地面的直线在远处汇聚成的点；垂直消失点指的是在透视图中，平行于垂直于地面的直线在远处汇聚成的点；斜消失点指的是在透视图中，平行于斜线的直线在远处汇聚成的点。
二、利用消失点测障碍物距离的方法在现实生活中，我们经常需要测量物体的距离，如测量建筑物、树木等高度，测量车辆、行人等离自己的距离等。
而在某些情况下，我们无法直接测量物体的距离，这时就需要借助一些工具和方法来实现间接测量。
利用消失点测障碍物距离的方法就是一种间接测量的方法。
具体的测量方法如下：1. 找到障碍物和消失点首先需要找到需要测量的障碍物和其对应的消失点。
消失点通常是在视野范围内的远处，可以是建筑物、树木等高物体的顶部，也可以是远处的山峰、云彩等。
2. 确定视线方向然后需要确定自己的视线方向，即眼睛和障碍物之间的连线方向。
可以通过手指、直线等工具来确定视线方向。
3. 测量距离接下来，需要在视线方向上找到一个已知距离的点，如路边的标志牌、电线杆等，并用尺子或测距仪测量该点与自己的距离。
4. 利用类比法计算距离最后，利用类比法计算出障碍物与自己的距离。
具体的计算方法是：设已知距离为A，障碍物到消失点的距离为B，障碍物到自己的距离为X，则有A/B=X/（B+消失点到自己的距离）。
将已知量代入公式中，即可求出X的值。
三、注意事项在使用消失点测障碍物距离的方法时，需要注意以下几点：1. 确定视线方向时要准确。
初中数学 什么是消失点
初中数学什么是消失点消失点是在透视图中表示远离我们的物体在视线方向上看起来趋于无限远的点。
在绘制透视图时，消失点是一个重要的概念，它帮助我们确定物体在透视图上的大小、形状和位置。
下面我将详细介绍消失点的概念、原理和应用。
一、消失点的概念消失点是指在透视图中表示物体的平行线在视线方向上相交的点。
当物体上的平行线越靠近视线时，它们在透视图上的相交点越靠近中心位置，即消失点。
消失点表示了远离我们的物体在透视图上看起来趋于无限远的点。
二、消失点的原理1. 透视原理：消失点的概念是基于透视原理的。
透视原理是指我们在观察物体时，物体与我们之间的视线夹角不同，导致物体在透视图中的大小比例不同。
远离我们的物体与我们的视线夹角较小，因此它们在透视图中看起来较小；而靠近我们的物体与我们的视线夹角较大，因此它们在透视图中看起来较大。
2. 平行线的性质：在透视图中，平行于视线的线段会在透视图上相交于消失点。
这是因为当平行线越靠近视线时，它们在透视图上的相对位置越接近，最终在消失点处相交。
消失点的位置取决于物体上的平行线的方向和位置。
三、消失点的应用1. 确定物体的大小和比例：通过观察物体上的平行线和它们在透视图中与消失点的相对位置，我们可以确定物体在透视图中的大小和比例。
较远离我们的物体的平行线越接近消失点，因此它们在透视图中看起来较小；而较靠近我们的物体的平行线与消失点的距离较远，因此它们在透视图中看起来较大。
2. 绘制透视图：在绘制透视图时，我们可以使用消失点来确定物体的位置和形状。
通过观察物体上的平行线和它们与消失点的相对位置，我们可以准确地将物体绘制在透视图中，给人一种立体感和深度感。
3. 三维建模和计算机图形学：消失点的概念也被广泛应用于三维建模和计算机图形学中。
通过确定物体上的平行线和它们与消失点的相对位置，可以在计算机图形中准确地表示物体的形状、大小和位置，使图形更加真实和立体。
以上是关于消失点的概念、原理和应用的详细介绍。
消失点检测
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消失点方法概述 一种三维场景的消失点检测算法 图像中一般道路检测---消失点估计 基于霍夫变换的消失点检测
-1
此公式表示一个圆心为 的 圆。通过Hough变换检测到圆即可得到消失点。 但是检测圆比较复杂，我们可以在此进行变换， 将检测圆转换为检测直线。 令 k /1 =xv cos +yv sin , s=1 cos , t=1 sin 则 上述公式变为 k =xv s+yvt。这个等式代表的是在 {S,T}上的直线，这样检测圆就转换为检测直线。
• 消失点概述 空间一组平行直线，在图像平面上所成的像有且 仅有一个交点，称为消失点。消失点不同于成像 于平面上的其他特征点，它蕴含了直线的方向信 息，对其分析可以得知大量场景三维结构和方向 信息，在很大程度上简化对场景的描述和理解。 所以，消失点估计在机器人导航、目标重建、相 机定标等方面都有广泛的应用，是计算机视觉领 域内的一个重要研究课题。
5 15
r 1 ( z)
化处理，去掉Conf(z)值小于T（0.3）的像素值。
2）区域自适应软投票 对于图像的每个点V，定义一个V以下中心在V的 半盘图像投票范围，半盘半径为0.35*r, r是图像对 角线长度。综合投票点与候选消失点之间的距离 和角度进行投票。引入比率d(P,V)等于图像对角 线长度除于PV的距离，并令 (( PV ), OP ) 为P点 方向和纹理方向之间的角度。
• 一种三维场景的消失点检测 在理想的情况下，真实场景中的一组平行线在图 像中会投影到一组直线，这组直线有一个公共的 焦点，这个交点可能在平面内，也可能在无限远 处，这个点即为消失点，同一平面内，消失点的 连线称作消失线。如图所示
基于消失点的坐标校准算法
基于消失点的坐标校准算法谭方勇;于复生;吴建平【摘要】提出一种新的基于消失点的坐标校准算法,并将此算法应用于运动车辆的跟踪检测.该算法只需要知道消失点和已知尺寸物体在图像中的位置就可以实现坐标校准.与其他算法相比,该算法不需要预先知道摄像机的配置和参数,具有更广泛的适应性和更高的灵活性.在算法实现的过程中,使用了一维数组来表示前景分布矩阵,而非二维数组,从而有效地降低了算法空间复杂度.%A new coordinate calibration algorithm based on vanishing point was proposed and applied to moving vehicle tracking and detection.According to this algorithm, coordinate calibration can be implemented with knowledge of the vanishing point and the position of scaled objects.It is more robust and flexible than others because the configuration and parameters of camera are not required in advance.Foreground matrix was presented by 1-D array instead of 2-D array, which effectively reduces the space complexity of the algorithm.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2011(031)001【总页数】3页(P58-60)【关键词】车辆跟踪检测;消失点;坐标校准;数字图像处理;运动车辆【作者】谭方勇;于复生;吴建平【作者单位】苏州市职业大学计算机工程系,江苏,苏州,215104;苏州市职业大学计算机工程系,江苏,苏州,215104;苏州市职业大学计算机工程系,江苏,苏州,215104【正文语种】中文【中图分类】TP91.410 引言运动目标检测与跟踪是计算机视觉和数字视频图像处理领域中的一个重要研究方向[1],目前在很多领域都有着很多重要的应用,如运动车辆速度检测系统[2]。
消失点计算方法研究
消失点计算方法研究张政武【摘要】利用消失点(线)进行场景理解与三维重建是计算机视觉研究中的一个重要问题。
以往主要是利用图像点的齐次坐标来计算，由于同一图像点的齐次坐标之间相差一个比例因子，当图像坐标过大(或过小)时，会引起计算精度的下降。
为此，从实际计算角度出发，利用图像点的坐标矢量和调和共轭特性，研究了消失点的计算方法。
经过举例分析和算法验证，证明该方法实用、可靠。
%The comprehensive and recognition of 3D scene by using vanishing points (lines) has been one of the most important research areas in computer vision fields. The conventional computational methods based on the image homogeneous coordinates will cause deterioration of accuracy when they become too large or too small, because the homogeneous coordinates of the same image points have different representations by the scaling factor. The computation methods by use of the characteristics of coordinates vector and harmonic range are proposed from the perspective of computational processes in this paper.The results of examples show that this algorithm is more utility and reliable than traditional algorithms.【期刊名称】《图学学报》【年(卷),期】2016(037)005【总页数】5页(P702-706)【关键词】计算机视觉;消失点;单位坐标矢量;算法【作者】张政武【作者单位】陕西理工大学机械工程学院，陕西汉中 723001【正文语种】中文【中图分类】TP391消失点和消失线是射影几何中一个极其重要的概念。
opencv 消失点计算公式
opencv 消失点计算公式OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，其中包括了消失点计算。
消失点是指在视觉上无限远处的点，是由于透视变换造成的。
通过计算消失点，我们可以获取到场景中的三维信息，实现图像的几何校正和三维重建等应用。
消失点计算是基于透视几何原理的。
在透视投影中，物体在图像中的投影越远离观察者，投影线越接近于平行。
因此，当物体在图像中的投影线相交时，我们可以推断出这些投影线的交点就是消失点。
消失点计算的具体步骤如下：1. 首先，我们需要检测图像中的直线。
OpenCV提供了多种直线检测算法，例如Hough变换。
通过检测直线，我们可以得到直线的端点坐标。
2. 接下来，我们需要对直线进行分类，将其分为水平、垂直和斜线。
这可以通过计算直线的斜率来实现。
水平线的斜率接近于0，垂直线的斜率趋近于无穷大。
3. 然后，我们需要根据直线的类型来确定消失点的位置。
对于水平线和垂直线，消失点可以通过计算直线的交点得到。
而对于斜线，我们需要通过将其延长到图像边缘，并计算其与边缘的交点来获得消失点。
4. 最后，我们可以将消失点的坐标转换为图像坐标系，以便在图像中进行后续处理和可视化。
消失点计算在计算机视觉中有着广泛的应用。
例如，在图像校正中，我们可以使用消失点来调整图像的透视效果，使物体在图像中呈现出正确的形状和比例。
此外，在三维重建中，我们可以通过计算消失点来恢复场景的三维结构，实现虚拟现实和增强现实等应用。
除了OpenCV，还有其他一些计算机视觉库和软件也提供了消失点计算的功能。
例如，MATLAB中的计算机视觉工具箱和Adobe Photoshop等软件都可以实现消失点计算。
然而，OpenCV作为一个开源的库，具有丰富的功能和广泛的应用领域，在计算机视觉研究和开发中得到了广泛的使用。
总结起来，消失点计算是基于透视几何原理的一种方法，通过检测图像中的直线并计算其交点，可以获取到场景中的三维信息。
消失点计算H矩阵
消失点计算H矩阵
立体视觉是一项重要的计算机视觉技术，它利用来自多个视角的图像来构建三维模型。
最常见的立体视觉技术就是“消失点计算”。
该方法源自简单的利用两个摄像机来共同观察一个物体，它们拍摄的图像就会发生视差，这就使得可以利用“消失点”（也称为相机平面，即物体表面所有点平行）来计算物体的几何关系。
消失点法用于计算物体坐标系与世界坐标系之间的联系。
物体坐标系是在相机世界中定义的，从定义上来看，它有三条轴：左右，上下和近处/远处。
世界坐标系是一个统一的、已知的参考系，从定义上来看，它有三条轴：X,Y和Z。
物体坐标系与世界坐标系之间的联系由经典的“H矩阵”来表示，而用“消失点法”来计算H矩阵，就是用两个摄像头在同一物体上测量视差，再结合图像中的消失点来得出结果。
用“消失点法”计算H矩阵的步骤：
1、在两个摄像头的视图中选取消失点，消失点指的是在一视图中最明显的，同时在另一视图中不可见的特征点；
2、使用运动矩阵计算两个摄像机的位置关系，以及消失点在丗体坐标系内的位置；
3、使用这些数据计算H矩阵，H矩阵由世界坐标系（X，Y，Z）到物体坐标系（近处，左右，上下）之间的联系组成，计算结果由H矩阵决定；
4、利用H矩阵的结果，将物体坐标系投影到世界坐标系，获得物体的实际三维坐标。
总之，消失点法是一种有效的联系物体和世界坐标系的方法，它利用两个摄像机拍摄的一个或多个消失点，来计算H矩阵，从而实现物体三维坐标的测量。
它是利用双目立体视觉机制进行测距和量化物体坐标的有效途径，它能提供更准确、更全面的数据，对于机器人技术、自动检测和自动导航都有重要意义。
一种新的消失点检测算法
一种新的消失点检测算法
陈付幸;王润生
【期刊名称】《电子与信息学报》
【年(卷),期】2006(028)008
【摘要】该文在随机抽样一致性算法基础上,提出了一个基于预检验的随机抽样一致性Preview model Parameters Evaluation RANSAC(PERANSAC)消失点估计算法:该算法在原始RANSAC算法消失点检验前,加入一个预检验步骤,在保证计算结果精度不变的前提下,过滤掉大量偏差较大的消失点,减少了检验的计算量,大大提高了算法的整体效率.大量的实验结果表明,该算法的计算精度与RANSAC算法精度保持一致,计算速度远高于RANSAC算法.
【总页数】5页(P1458-1462)
【作者】陈付幸;王润生
【作者单位】国防科学技术大学ATR国家重点实验室,长沙,410073;国防科学技术大学ATR国家重点实验室,长沙,410073
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种三维场景的消失点检测算法 [J], 梅雪;夏良正;李久贤;袁晓辉
2.一种基于二消失点的摄像机自标定新算法 [J], 胡钊政;谈正
3.一种基于消失点的直道车道线检测算法 [J], 方睿
4.一种新的疲劳驾驶检测算法—NMEAR [J], 冯向荣;马玉琨;李琳芳;安金梁;张志霞
5.一种新的疲劳驾驶检测算法—NMEAR [J], 冯向荣;马玉琨;李琳芳;安金梁;张志霞
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vpg方法
VPG方法什么是VPG方法？VPG（Vanishing Point Guidance）方法是一种计算机视觉技术，用于在图像中检测和估计消失点。
消失点是指在透视投影中，平行线在无穷远处相交的点。
通过检测图像中的消失点，可以帮助我们理解场景的几何结构，进而用于许多应用领域，如自动驾驶、室内导航等。
VPG方法主要基于以下原理：当我们观察一个平面场景时，其中的直线在图像中呈现为收敛到一个或多个点的形式。
这些收敛点就是消失点。
通过检测图像中的消失点，我们可以根据它们的位置和数量推断出场景的几何结构。
VPG方法的步骤VPG方法通常包括以下步骤：1.图像预处理：首先，需要对输入图像进行预处理，以提高后续步骤的准确性。
预处理包括去噪、图像增强和边缘检测等。
2.边缘检测：通过应用边缘检测算法，如Canny算法，可以从图像中提取出明显的边缘。
这些边缘有助于我们找到直线。
3.直线检测：在边缘图像中，我们可以使用直线检测算法，如霍夫变换，来检测出直线。
直线检测算法会返回一组直线的参数，如直线的斜率和截距。
4.消失点估计：根据检测到的直线，我们可以通过求解方程组的方式来估计消失点的位置。
方程组的形式通常为Ax = 0，其中A是一个由直线参数组成的矩阵，x是一个包含消失点坐标的向量。
5.消失点筛选：由于图像中可能存在多个消失点，我们需要对这些点进行筛选和排序。
通常，我们可以利用一些准则，如直线的长度、角度和位置等，来选择最可靠的消失点。
6.结果可视化：最后，我们可以将检测到的消失点在原始图像中进行可视化，以帮助我们理解场景的几何结构。
VPG方法的应用VPG方法在计算机视觉领域有广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1.自动驾驶：在自动驾驶系统中，VPG方法可以帮助车辆理解道路的几何结构和拓扑关系，从而更好地规划路径和避免障碍物。
2.室内导航：VPG方法可以用于室内导航系统中，帮助用户理解室内环境的结构和方向，从而提供准确的导航指引。
基于C-均值的消失点检测方法
基于C-均值的消失点检测方法陈祥辉【摘要】消失点检测是计算机视觉中的一个经典问题.给定一幅图像,通过一定的方法得到图像所对应的三维场景的消失点.消失点检测作为一种摄像机定标的方法,其用途相当广泛,例如现在比较流行的SLAM,增强现实,其重要程度不言而喻.通过利用C-均值算法求得消失点,并利用Mathematica编程给出算法的实验结果.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2018(000)005【总页数】3页(P67-68,72)【关键词】消失点;C-均值;摄像机定标【作者】陈祥辉【作者单位】四川大学计算机学院,成都 610065【正文语种】中文0 引言空间上的一组平行线，在针孔相机的投影下，在图像空间相交于一点，这个点被称为消失点。
消失点包含摄像机的姿态信息，因此它被经常用于摄像机定标[1]，进而被应用于无源导航[2]、3D重建[3]等领域。
消失点的提取首要的步骤是线段的提取，然后是对各条线段进行分类，将其划分为不同集合，每个集合中的线段交点就表示3维场景中不同方向的消失点。
C均值算法是一种应用十分广泛的聚类算法，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。
本文的工作是运用C-均值[4]的方法对所求得的线段进行分类，然后构建能量方程并用最优化的方法对消失点进行优化。
1 相关工作前人在消失点检测方面已经有了很多的工作，其大致可以分为3类：第1类是直接用检测到的线段的信息在图像空间进行消失点的检测。
其主要步骤为：（1）提取图像中的线段。
（2）求所有直线的交点。
（3）取相交点最多的坐标值作为消失点。
第2类是空间变换的方法，将线段映射到高斯球上，然后提取消失点，再将消失点映射到原空间。
第3类是随机抽样一致性(RANSAC)的方法。
不断地从线段中挑选至少2条线段并求得其交点，然后找出与之最一致的线段集合，最后再找出消失点。
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第２ ３卷
第 ６期
信 号 处 理
Ｓ ＧＮＡＬ Ｉ ＰＲＯＣＥ跚 ＮＧ
Ｖ０ ． ３． Ｎｏ ６ １２ ． Ｄｅ ２Ｏ ｒ ｃ． ｏ７
２０ Ｏ ７年 １ 月 ２
一
种 三维 场 景 的消 失点 检 测算 法
梅 雪 夏 良正 李 久 贤 袁 晓 辉
（ １东 南大 学 自动 化 学 院 ，南 京 ２０ ９ ； 南京 Ｘ业 大 学 自动 化 学 院 ， 南京 ２０ ０ ） １０ ６ ２ － １０９
先验的信息检测 出消失 区和消失点。
面和等间距等 ， 人工 景物 的各主要 消失点 正交 ， 因此可
以从候选消失点中抽取彼此 正交 的消失点 。Ａｍ ｎａ 等提 ｌａ ｓ 出了不需要任何先 验知识 的检测方法 ， 将相交 于同一个消失
点 的所有直线 看成 是一个完形 （ ｅｔ ｔ ， Ｇ ｓ ） 利用 Ｈ ｌｈｌ 原理 ｌ ａ ｅ ｏｚ ｍ ｔ 估计有意义的消失 区（ ａｉ ｉ ｅｉ ） 确保在不需 要任何 Ｖ ｎｓ ｎ Ｒ ｇ ｎ ， ｈｇ ｏ
ｔ ｃ ｕ ａｅ ｐ ａ ｅｂｙ ｌａ ｔｓ ｕａ ｅｅ ｒ ｒ Ｔｈ ｓｍｅ ｈ ｄ ｄ ｅ ｎ’ ｅ ｄ ｐ ｏｉｉｆ ｒ ｔ ｔ ｈｅ ｐ ｏ ｅ ｔ ｆｕ ｉ ｅ ａｉｙ， ｉｈ ｅ ｐ ｃａｌ ｈｅａ ｃ ｒ ｔ ｌ ｃ ｅ ｓ ｑ ｒ ｒｏ ． ｉ ｔ ｏ ｏ ｓ ｔｎ ｅ ｒ ｒ ｎｏ ｍａｉ ｗｉｈ ｔ ｒ ｐ ｒｙ ｏ ｎ ｖ ｒ ｌｔ ｗｈｃ ｓ ｅ ｉｌｙ ｉ ｏｎ ｓ
摘
要 ：消失点可以提供 大量 的场景三维结构和方 向信息 ，是重要 的特征点 。本文提 出 了一种不需 附加场景先验信 息
和空间变换 ，直接利用直线信息在 图像平 面上估计消失 点 的算 法 ，算法利用 Ｈｅｎｏ ｚ ｈ ｈｌ 原理估 计消 失点在二维 平面上确位置 。本算法不需 要其 它先 验信息 ，提高 了消失点检测效率 和准 确性 ，尤其适用于人工 目标的三维特征提取 。 关键词 ：消失点 ；消失方 向；Ｈ ｌｈｈ 原理 ｅ ｏｚ ｍ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｖ ｎ ｓ ｉ ｇ ｐ ｉ ｔｉ ａ ｍｐ ｒ ｎ ｈ ｒ ｃｅ ｉ ｔ ｗ ｉｈ ｃ ｎ ａｎ ｏ ｆ ｓ ｅ ｅ ｓ３ ｔｕ ｔ ｒ ｎ ｉｅ ｔ ｎ ｉｆ ｒ — ｓｒｃ ： ａ ｉｈ ｎ ｏ ｎ ｓ ｎ ｉ ｏ ｔ ｔｃ ａａ ｔｒｐ ｎ ， ｈ ｃ ｏ ｔｉ ｓ ａ ｌ ｔ ｃ ｎ ’ Ｄ ｓｒ ｃｕ ｅ ａ ｄ ｄ ｒｃｉ ｎ ｏｍａ ａ ｏ ｏ ｏ
１ 引 言
在透视投影下 ， 三维空 间中的平行线映射 到图像平面上 相交于一点 ， 称为消失点 （ ａｉ ｉ ｏｎ） 灭点 ， Ｖ ｎｓ ｎ Ｐｉｔ或 ｈｇ 不同于成 像平面上的其它特征点 ， 它蕴含 了直线 的方 向信息 ， 比边缘 、 拐角等特征更具鲁 棒性 。对 消失 点 的分 析可 以提供 大量 的 场景三维结构和方 向信息。 经典 的消失点检测算法是空 间变换技 术 ， 把图像上 的信 息变换到一个有限 的空间上去 ， Ｂ ｒａｄ 提 出的基于高斯 如 ａｎｒ 映射的方法 ， 图像平面映射 到以相机原点 为圆心 的单 位 他将
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仿真中分别取圆弧半径rir2r5r对应分割数为n163264进行检测图2c是直线与圆周相交的交点分布的示意图图2d给出了各角度交点的数目计算得到与不同的分隔数坼相对应的直线条数k281812满足这个条件的消失方向检测到两个通过9计算可得到属于这两个消失方向的精确消失点位置分别如图2e和f所示
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