[发明专利]一种基于回环测试的单目实时三维重建方法

说明书

本发明涉及一种基于回环测试的单目实时三维重建方法，属于三维重建技术领域。该方法为：基于图像特征点匹配理论，从指定场景的图像序列中进行两两匹配，得到图像匹配点对，求解本质矩阵，再利用奇异值分解理论获取初始位姿。利用初始位姿或上一帧位姿，通过追踪位姿模型得到估计位姿，判断当前帧是否为关键帧；再利用随机蕨算法计算当前帧与关键帧的相似度，若相似度达到阈值则被视为形成回环；若形成回环，则利用关键帧的位姿优化当前位姿；利用以上获得的位姿得到点云，并融入TSDF全局模型中；采用光线投影算法将表面可视化。本发明使得获取的位姿准确度高，并且消除了三维重建过程中的累积误差问题，实时重建结果具有较高的准确度。

技术领域

本发明属于三维重建技术领域，涉及一种基于回环测试的单目实时三维重建方法。

背景技术

在计算机视觉中，三维重建一直作为一个研究热点。所谓三维重建，是指通过摄像机、传感器等设备获取场景信息，利用计算机视觉的知识推导出实际物体的三维信息，从而构建物体三维模型的过程。随着社会与科学技术的逐步发展，三维重建逐渐被人们所熟知，其应用也更加广泛，在工业制造、文物保护、移动机器人导航、等领域都有着举足轻重的作用。

其中随着深度摄像机的普及，实时三维重建得到了迅猛的发展。然而在实时重建过程中，出现误差时不可避免的，并且误差会随着重建过程的进行而不断累积，由此可能会导致重建模型出现重叠、断层、错位等问题，影响重建模型的效果。很多研究者将重点放在优化时间上，而忽略了累积误差的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于回环测试的单目实时三维重建方法，能很好的消除重建过程中的累积误差，从而解决重建模型出现错误情况的问题。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于回环测试的单目实时三维重建方法，包括以下步骤：

S1：利用扫描仪对指定场景进行扫描获得图像序列，再利用这些图像序列两两匹配；

S2：基于计算机视觉的理论，利用匹配对获取初始位姿；

S3：利用初始位姿或上一帧位姿，采用位姿追踪模型估计位姿，并优化位姿；

S4：判断其是否为关键帧；

S5：通过利用随机蕨算法计算关键帧与当前帧的相似度，判断是否形成回环；

S6：利用获取的位姿生成三维点云，并融入TSDF全局模型中；

S7：利用光线投影算法，使得模型可视化。

进一步，所述步骤S1具体为：利用扫描仪对指定场景进行扫描，具有实时性；利用扫描获得的图像序列，进行两两匹配后还要判断是否为误匹配步骤，步骤具体为通过两两匹配后判断内点不足或不符合要求后，不保留匹配对。

进一步，所述步骤S2具体为：利用对极几何理论获取初始位姿：u'^TFu＝0，表达的是，已知一个点，若要求其对应点，则该对应点只能在其极线上；其中u与u'是一对对应匹配点的齐次坐标，F是基本矩阵；若知道若干个对应点，则利用8点算法求解F，再利用奇异值分解恢复出旋转矩阵R与平移矩阵T，即位姿。

进一步，所述步骤S3具体为：扫描过程中，每一帧图像的时间间隔非常短，将两帧之间相机的运动视为匀速运动；利用初始位姿或者上一帧位姿，直接估计下一帧的位姿；利用三种模型实现：(1)恒速运动模型；(2)关键帧模型；(3)重定位。

进一步，所述步骤S4具体为：判断获取的位姿是否是关键帧，若是关键帧则加入连接图；