[发明专利]一种基于投影矩阵的空间非合作目标三维重建方法

说明书

本发明提供了一种基于投影矩阵的空间非合作目标三维重建方法，首先将左右摄像机拍摄的图像进行特征点提取，再依据图像匹配原则将对应的特征点匹配；然后根据对极几何约束原理，求出旋转矩阵R和平移矩阵T；最后通过三维空间点到图像平面投影矩阵关系，计算出三维空间点坐标。本发明在图像特征点匹配正确的情况下，仅通过对极几何约束便可以求解出摄像机内外参数，省去了摄像机标定的繁琐步骤，减小了计算量，缩短了重建时间，可以满足航天器操作对实时性的要求。

技术领域

本发明涉及一种空间非合作目标三维重建方法，属于三维重建领域。

背景技术

随着航天技术的发展，人类对外太空资源的探索和开发越来越深入。航天器发生故障、失效或完成任务后被抛弃，将在空间自由漂浮，即成为太空垃圾。因此，以传统航天器的在轨维护、失效卫星清理、空间碎片清理、太空攻防等为目的的空间非合作目标捕获技术成为了空间机器人领域新的发展方向。而获取目标的准确位置信息是实现对其进行检测、逼近、交会对接及维修等操作的前提。空间非合作目标三维重建技术作为获取目标信息的有效技术从而便成为了研究热点。

目前，国内外学者围绕空间非合作目标三维重建已经展开了相关研究工作。Tommasi提出摄影重建方法，核心思想是利用因式分解法，从两张图像恢复出场景的几何结构和摄像机运动信息。Faugeras提出采用不同的几何约束信息，将射影重建转化为欧氏空间的度量重建，但此方法仅适用于各种几何条件约束下的对象，且要求存在射影重建。Pollefeyes给出了更为普遍的方法，在摄像机的焦距长度变化情况下，使用参数范围内自动缩放方法来实现度量重建。Longuet-Higgins提出摄像机运动中恢复三维结构(Structure From Motion,SFM)，主要思想是利用特征点检测及计算机几何约束关系等关键技术，计算出摄像机的内部参数及摄像机的方向、位置等信息，再重建出场景的三维结构模型。Yasutaka Furukawa和Jean Ponce提出基于面片的三维多视角立体视觉算法(Patch-Based Multi-View Stereo,PMVS)，其思想主要分为三部分：初始化特征点匹配、面片生成扩展、面片筛选。上述方法大都是基于三角测量法对三维空间点坐标进行求解，求解过程计算耗时长，不能满足空间操作的实时性要求。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于投影矩阵空间非合作目标三维重建方法，能够在给定图像平面像素点坐标位置的情况下，通过投影矩阵和摄像机内外参数，求解得到三维空间点坐标，进而对空间非合作目标进行三维重建。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：

(1)采用针孔模型将三维空间点投影到相机像素平面中，设O-x-y-z为相机坐标系，z轴指向相机前方，x向右，y向下，O为摄像机光心；三维空间中的点P，经过光心O投影之后，落在相机图像平面O'-x'-y'上，成像点为P'；设P的坐标为[X,Y,Z]^T，P'的坐标为[X',Y',Z']^T，相机图像平面到光心的距离为f，则

(2)设在图像平面上固定一个像素平面o-u-v，像素坐标系的原点o位于图像平面的左上角，u轴向右与x轴平行，v轴向下与y轴平行；像素坐标系与成像平面之间相差了一个缩放和一个原点的平移，假设像素坐标在u轴上缩放了α倍，在v上缩放了β倍，同时原点平移了[c_x,c_y]^T，则存在此时像素p'坐标为[u,v]^T，空间点P坐标为[X,Y,Z]^T，K为摄像机内参矩阵；