[发明专利]三维图像的扫描方法及系统

说明书

本发明涉及三维测量技术领域，公开了一种三维图像的扫描方法及系统。所述三维图像的扫描方法，包括：实时获取扫描图像，并计算所有扫描图像的特征向量；当扫描中断而进行补扫时，计算当前图像的特征向量；将计算的当前图像的特征向量与计算的所有扫描图像的特征向量进行均方差匹配，以获取匹配分数；提取匹配分数最低的N个特征向量对应的扫描图像；根据二维图像坐标判断提取的扫描图像是否匹配当前图像；以及当判断提取的扫描图像匹配当前图像时，根据提取的扫描图像位置进行补扫。本发明将三维图像匹配转换为二维图像匹配，可实时、高精度地匹配海量三维点云数据，提升了三维图像扫描的精确度、工作效率和用户体验。

技术领域

本发明涉及三维测量技术领域，尤其涉及一种三维图像的扫描方法及系统。

背景技术

在三维测量技术领域中，经常需要通过反复补扫来进行三维图像云数据的数字化建模。现有的三维点云数据的匹配补扫需要计算和匹配海量的三维特征数据，由于数据量巨大导致计算匹配过程繁琐耗时，无法满足实时需求，且由于点云质量和噪声因素影响导致计算匹配精确度不高，影响三维图像扫描的精确度、工作效率和用户体验。

发明内容

鉴于此，本发明提供一种三维图像的扫描方法及系统，解决现有三维图像扫描的精确度、工作效率和用户体验不佳的技术问题。

根据本发明的一个实施例，提供一种三维图像的扫描方法，包括：实时获取扫描图像，并计算所有扫描图像的特征向量；当扫描中断而进行补扫时，计算当前图像的特征向量；将计算的当前图像的特征向量与计算的所有扫描图像的特征向量进行均方差匹配，以获取匹配分数；提取匹配分数最低的N个特征向量对应的扫描图像；根据二维图像坐标判断提取的扫描图像是否匹配当前图像；以及当判断提取的扫描图像匹配当前图像时，根据提取的扫描图像位置进行补扫。

优选的，所述根据二维图像坐标判断提取的扫描图像是否匹配当前图像，包括：计算当前图像与提取的扫描图像的仿射变换矩阵；根据计算的仿射变换矩阵将当前图像的特征点坐标转换为提取的扫描图像坐标系下的特征点坐标；计算转换后当前图像的特征点坐标与提取的扫描图像的特征点坐标之间的欧氏距离；以及根据计算的欧氏距离判断提取的扫描图像是否匹配当前图像。

优选的，所述三维图像的扫描方法，还包括：根据提取的扫描图像位置、计算的仿射变换矩阵和所有的扫描图像生成三维图像数据。

优选的，在所述根据提取的扫描图像位置进行补扫之后，还包括：根据迭代最近点算法对补扫前和补扫后的扫描图像进行三维点云配准处理。

优选的，所述将计算的当前图像的特征向量与计算的所有扫描图像的特征向量进行均方差匹配，以获取匹配分数，还包括：分配和调取GPU资源进行均方差匹配处理。

根据本发明的另一个实施例，还提供一种三维图像的扫描系统，包括：图像获取计算模块，用于实时获取扫描图像，并计算所有扫描图像的特征向量；当前图像计算模块，用于当扫描中断而进行补扫时，计算当前图像的特征向量；匹配模块，用于将所述当前图像计算模块计算的当前图像的特征向量与所述图像获取计算模块计算的所有扫描图像的特征向量进行均方差匹配，以获取匹配分数；提取模块，用于提取所述匹配模块匹配分数最低的N个特征向量对应的扫描图像；判断模块，用于根据二维图像坐标判断所述提取模块提取的扫描图像是否匹配当前图像；以及补扫模块，用于当所述判断模块判断所述提取模块提取的扫描图像匹配当前图像时，根据所述提取模块提取的扫描图像位置进行补扫。

优选的，所述判断模块包括：仿射变换矩阵计算单元，计算当前图像与提取的扫描图像的仿射变换矩阵；坐标转换单元，用于根据所述仿射变换矩阵计算单元计算的仿射变换矩阵将当前图像的特征点坐标转换为所述提取模块提取的扫描图像坐标系下的特征点坐标；欧氏距离计算单元，用于计算所述坐标转换单元转换后当前图像的特征点坐标与所述提取模块提取的扫描图像的特征点坐标之间的欧氏距离；以及匹配判断单元，用于根据所述欧氏距离计算单元计算的欧氏距离判断所述提取模块提取的扫描图像是否匹配当前图像。