[发明专利]一种SFM稀疏重建方法、系统及应用

权利要求书

1.一种SFM稀疏重建方法，其特征在于，所述SFM稀疏重建方法包括：从无序图像集输入开始，获取相机内参K；提取点线特征并获得初始匹配；通过四方向局部区域扩展算法选择特征邻域，构建特征三元组；在邻域内通过几何位置不变量一致性判断迭代进行误匹配剔除，得到精确的特征匹配对应关系；在局部邻域平面内用点对虚拟连线与线特征相交，得到线特征上对应的点，使用点来表示线；对相机对匹配数目、角度差、平面性进行评分，选择最佳初始相机对作为增量种子点；对点特征与线特征表示点分别整理成轨迹，输入到点SFM流程之中，得到相机位姿与稀疏点云；对重新生成的线结构进行3D评分滤除后，聚类生成最终线结构重建结果。

2.如权利要求1所述的SFM稀疏重建方法，其特征在于，所述SFM稀疏重建方法包括以下步骤：

步骤一，从输入图片中获取相机内参；

步骤二，对输入的图像集中的每幅图像进行点、线特征的提取与初始匹配；

步骤三，以每个线特征对角线为标准构建初始区域，并进行四方向区域扩展得到的线特征局部邻域，构建点线三元组T；

步骤四，对选取三元组进行几何位置一致性判断，对错误进行统计从而识别并剔除误匹配；

步骤五，对线特征邻域内点连接虚拟线，与线特征交点生成对应的点，从而将线表示为点；

步骤六，每两图像间计算相对位姿，从匹配数量、相机角度、平面性三方面对相机对评分，选择最佳的相机对作为增量SFM的初始种子相机对；

步骤七，将点、线表示点匹配关系整理成轨迹，输入现有点增量SFM系统；

步骤八，利用位姿得到暂定线结构，经过3D评分滤除后，通过聚类算法生成线结构重建结果。

3.如权利要求2所述的SFM稀疏重建方法，其特征在于，步骤一中，所述相机内参从EXIF标签获得，否则需要相机标定；即获取对应相机的内参矩阵K，从图片的EXIF标签读取，或通过标定法得到。

4.如权利要求2所述的SFM稀疏重建方法，其特征在于，步骤二中，所述对输入的图像集中的每幅图像进行点、线特征的提取与初始匹配，包括：

使用任意点、线特征提取与匹配算法，获得点线特征的图像位置F＝{F_p，F_l}，与匹配对应关系C＝{C_p，C_l}，

5.如权利要求2所述的SFM稀疏重建方法，其特征在于，步骤三中，所述以每个线特征对角线为标准构建初始区域，并进行四方向区域扩展得到的线特征局部邻域，构建点线三元组T，包括：

(1)构建初始区域，进而四方向扩展得到特征邻域，在邻域内构建三元组：

针对点线特征同时存在情况，以线特征为对角线作初始矩形区域，由于线段存在平行与垂直的特殊情况，设定初始区域最小边长；

为适应仅点特征存在情况，以点特征为中心，最小边长作初始区域；

(2)以初始区域对角线划分四方向，依据各方向内得到特征点的数量进行循环方向扩增，得到特征局部邻域以及邻域内点特征；

(3)进行三元组T＝(p₁，p₂，p₃)构建：

针对点线特征同时存在情况，线特征邻域内一点与线特征端点构成三元组；

仅点特征存在时选点特征邻域内两点与该点特征构成三元组。