[发明专利]一种保留拓扑信息的三维点云获取方法

说明书

本发明提供了一种保留拓扑信息的三维点云获取方法，首先，利用相机通过围绕式或低空航拍获取图像，并对图像进行灰度化、高斯去噪、照片对齐等数据预处理；其次，进行保留拓扑信息的特征点提取与匹配；然后，解算三维点云并将二维拓扑关系映射到三维空间，获取的点云数据成果可用于构建三维模型。本发明与目前常规的基于序列图像的三维点云获取方法相比，具有点云分布均匀、自带三维拓扑信息的优势，可显著提高构建三维模型的精度。

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域的图像处理和基于序列图像的三维点云重建，尤其涉及一种保留拓扑信息的三维点云获取方法。

背景技术

在计算机视觉中，三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程。由于单视图的信息不完全，因此三维重建需要利用经验知识。而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易，其方法是先对摄像机进行标定获取相机内参，然后通过匹配出的特征点对解算出相机的运动参数，两者结合即可计算出摄像机的图像坐标系与世界坐标系的关系，最终利用多个二维图像中的信息重建出三维信息。

三维点云获取是基于多视图三维重建的关键技术与难点，三维点云的质量决定了后续构建三维模型的精度。现有的三维点云获取步骤：图像预处理、特征点提取与匹配、解算三维点云，其中特征点的提取与匹配是其中资源耗费最大的部分，也是相关学者致力于优化、改进的研究热点。现有的特征点提取算法有SIFT、SURF、ORB等，这些算法在克服图像尺度和旋转变化、光照变化和图像变形等方面取得较好成果。但目前各种方法提取出的特征点都存在冗余、分布不均、不包含二维拓扑信息的缺陷，影响后续构建三维模型的成败和精度。

发明内容

发明目的：针对上述现有技术的局限性，本发明的目的是提供一种保留轮廓纹理拓扑信息的三维点云获取方法，解决点云数据冗余、分布不均和不包含轮廓纹理拓扑信息的缺陷，用于后续构建带拓扑约束的三维模型，提高模型精度。

技术方案：一种保留拓扑信息的三维点云获取方法，该方法的主要流程如下：首先，利用相机通过围绕式或低空航拍获取图像，并对图像进行灰度化、高斯去噪、照片对齐等数据预处理；其次，进行保留拓扑信息的特征点提取与匹配；然后，解算三维点云并将二维拓扑关系映射到三维空间，获取的点云数据成果可用于构建三维模型。在基于序列图像的三维点云获取过程中，本发明所提供的方法，包括以下步骤：

1、相机标定，获取相机内部参数，以矩阵的形式保存；

2、通过围绕式或低空航拍的方式获取目标区域的图像数据；

3、对获取的图像数据进行图像灰度化、高斯去噪、照片对齐预处理，具体照片对齐步骤如下：

3.1、利用FAST算子提取特征点，并计算描述子；

3.2、利用FLANN实现高效特征点匹配及双向匹配技术减少误匹配；

3.3、利用RANSAC过滤误匹配；

3.4、利用步骤3.3中获取的特征点对采用8点法解算基础矩阵，结合步骤1中已有的相机标定矩阵获取图像对的本质矩阵；

3.5、利用步骤3.4中获取的图像对的本质矩阵，估算所有图像的匹配图像：

3.5a、通过将图像对的本质矩阵分解为旋转和平移两部分，获取两个相机之间的位置变换关系，以此类推可获取任意一对相机的位置变换关系；

3.5b、选取第一张图像，根据该图像与其他图像相对位置变换关系，选取图像对之间旋转和平移尺度最小的作为该图像的匹配图像；

3.5c、以第一张图像的匹配图像作为第二张待匹配图像并执行3.5a与3.5b，以此类推确定所有图像的匹配图像；