[发明专利]一种三维重构方法及三维成像系统

权利要求书

1.一种三维重构方法，其特征在于，包括：

利用两个相机拍摄同一目标的图像，分别得到第一图像和第二图像；

分别从所述第一图像和所述第二图像上提取特征点；

对所述特征点进行初始化处理，得到特征点描述子；

对所述第一图像上提取的每个特征点分别进行如下处理：

将所述第一图像上提取的每个特征点的描述子与所述第二图像上提取的特征点的描述子分别进行运算，得到两个特征点的匹配度，

根据匹配度最高的两个特征点的坐标来计算与所述匹配度最高的两个特征点对应的物点在所述两个相机的视差，进而得到与所述匹配度最高的两个特征点对应的物点的深度值和三维坐标。

2.根据权利要求1所述的三维重构方法，其特征在于，对所述第一图像上提取的每个特征点分别进行处理时，将所述第一图像上提取的每个特征点的描述子与所述第二图像上提取的所有特征点的描述子分别进行运算，得到两个特征点的匹配度。

3.根据权利要求1所述的三维重构方法，其特征在于，对所述第一图像上提取的每个特征点分别进行处理时，将所述第一图像上提取的每个特征点的描述子与所述第二图像上提取的对应的极线上的点的描述子分别进行运算，得到两个特征点的匹配度。

4.根据权利要求1所述的三维重构方法，其特征在于，在利用两个相机分别拍摄图像的步骤前，还包括向所述目标投射散斑结构光的步骤。

5.根据权利要求4所述的三维重构方法，其特征在于，

对所述特征点进行初始化处理的步骤进一步包括：将所述第一图像和所述第二图像转换成“点-非点”的二值图像，将亮点所在的像素点的像素值设为1，其余像素点的像素值设为0；所述描述子被定义为：围绕所述特征点的多个像素点的像素值构成的矢量；

所述匹配度通过计算两个特征点描述子的矢量点积而得到。

6.根据权利要求5所述的三维重构方法，其特征在于，当亮点位于多个像素点之间时，将离亮点最近的像素点的像素值设为1。

7.根据权利要求4所述的三维重构方法，其特征在于，对所述特征点进行初始化处理的步骤进一步包括：将所述第一图像和所述第二图像转换成“点-非点”的图像；

所述描述子被定义为：围绕所述特征点的多个像素点的像素值构成的矢量；所述像素点的像素值被设为：max(0,L-d)，其中L为所述像素点的宽度，d为亮点到像素点中心的距离；

所述匹配度通过计算两个特征点描述子的矢量点积而得到。

8.根据权利要求1或4所述的三维重构方法，其特征在于，

所述描述子被定义为：围绕所述特征点的多个像素点的亮度值构成的矢量；

所述匹配度通过计算两个特征点描述子的差异平方和、绝对差异和和/或归一化相关系数中的任意一种而得到。

9.根据权利要求1或4所述的三维重构方法，其特征在于，

所述描述子被定义为：围绕所述特征点的多个像素点的相对亮度值构成的矢量；其中，围绕所述特征点的像素点的亮度如果大于所述特征点的亮度，则该像素点的相对亮度值为1，如果小于所述特征点的亮度，则该像素点的相对亮度值为-1，如果等于所述特征点的亮度，则该像素点相对亮度值为0；

所述匹配度通过计算两个特征点描述子的矢量点积而得到。

10.根据权利要求4所述的三维重构方法，其特征在于，当所述相机的镜头或所述目标为动态时，或者所述结构光随时间变化时，所述两个相机同时拍摄所述同一目标的图像。

11.根据权利要求1所述的三维重构方法，其特征在于，在提取特征点的步骤前，还包括对所述第一图像和所述第二图像进行校正的步骤。