[发明专利]基于视觉的无纹理场景的稠密重建方法

说明书

本发明公开了一种基于视觉的无纹理场景的稠密重建方法，主要解决现有用RGB相机采集数据对无纹理场景进行重建使用设备复杂，数据量大的问题，其方案为：在场景中布置光斑投射设备；使用已标定的相机在场景中不同位置拍摄不同光照环境下的多组照片；计算所有照片的特征点和描述子，并分别合并同一组的照片的特征点和描述子，得到该组的特征点和描述子；计算相机外参数和场景稀疏点云；将每一组图片按权叠加并用叠加图片计算场景稠密点云；将稠密点云网格化；通过正常光照下的照片计算网格纹理贴图，完成场景的稠密重建。本发明使用设备简单，使用数据较少，在重建大的无纹理场景时消耗资源相对较少，可对无纹理或少纹理的真实场景进行三维重建。

技术领域

本发明属于三维重建及计算机视觉技术领域，特别涉及一种场景的重建方法，可对无纹理或者少纹理的真实场景进行三维重建，实现真实场景的数字化表示。

背景技术

对真实场景进行稠密三维重建可以利用基于视觉的三维重建方法进行，基于视觉的三维重建是利用数字像机作为图像传感器，使用一些计算机视觉中的算法将真实场景重建为虚拟三维模型的技术。

基于视觉的三维重建按照是否有测距设备分为主动式重建和被动式重建。其中：

主动式重建，是使用深度相机测量被重建物体到深度相机的距离，即深度信息，从而利用深度信息完成三维重建，但深度相机测量出的深度信息仅在距离该深度相机设定的范围内是可靠的，超出该范围测量出的深度值会有较大的误差。

被动式重建，是仅使用RGB相机获得的数据完成对场景的重建。在多种被动式重建算法中，立体视觉匹配算法得到的重建结果较好。通过输入一系列彩色图像，计算每张图像之间的匹配关系，从而计算出相机参数，然后利用相机参数计算出照片中的像素对应到三维空间中的三维坐标完成三维重建。

立体视觉匹配算法会进行图片的特征提取，利用提取到的特征计算每张图片之间的关系，有了图片之间的匹配关系才能进行场景的三维重建。因此立体视觉匹配算法依赖于场景中丰富的纹理信息。纹理是物体表面的颜色信息，纹理越丰富的物体被重建后得到的模型越好。如果被重建场景的表面纹理单一或较少，则在算法中无法提取图片特征信息，从而无法计算图片之间的匹配关系，不能重建出场景的三维模型。

文献AHMADABADIAN,Ali Hosseininaveh；KARAMI,Ali；YAZDAN,Rouhallah.Anautomatic 3D reconstruction system for texture-less objects.Robotics andAutonomous Systems,2019,117:29-39.设计了一种重建无纹理物体的设备和方法，但是其设备较复杂，而且仅可以对小物体做三维重建而不能应用于无纹理场景的重建。

在LEY,Andreas；Ronny；HELLWICH,Olaf.RECONSTRUCTING WHITE WALLS:MULTI-VIEW,MULTI-SHOT 3D RECONSTRUCTION OF TEXTURELESS SURFACES.ISPRSAnnalsof Photogrammetry,Remote SensingSpatial Information Sciences,2016,3.3.中提出了一种对无纹理场景三维重建的方法，其先将同一位置拍摄的不同曝光度的图片结合成一张高动态范围图像，再使用文中提出的算法得到无纹理场景中“隐藏”的纹理信息，从而利用RGB相机完成弱纹理场景进行重建，该方法在对场景做三维重建时需要的数据量过大，采集数据较为复杂，对较大场景的重建计算资源消耗较多。

发明内容:

本发明的目的是在于克服上述现有技术的不足，提出一种基于视觉的无纹理场景的稠密重建方法，以利用较简便的设备和相对较少的数据实现对无纹理场景的重建。

为实现上述目的，本发明的技术方案包括如下步骤：