[发明专利]一种基于双目立体视觉的表面点云重建方法

说明书

本发明属于数字图像处理领域，具体的说是一种基于双目立体视觉的表面点云重建方法。包括：步骤一、对双目相机拍摄图像进行立体校正，使左右图像同点名位于同一极；步骤二、对矫正后的图像进行预处理；步骤三、通过最小割‑最大流图像分割算法对感兴趣区域进行复杂背景去除；步骤四、通过卷积神经网络立体匹配算法，恢复深度信息，得到视差图；步骤五、根据步骤四所得视差图对表面点云进行重建。本发明通过立体校正、图像预处理、感兴趣区域背景去除、立体匹配、点云重建等流程解决重建精度低、速度慢与可迁移差等问题。

技术领域

本发明属于数字图像处理领域，具体的说是一种基于双目立体视觉的表面点云重建方法。

背景技术

近年来，随着制造业自动化水平逐渐提高和企业科技化转型的不断升级，机器视觉技术被越来越多地应用在工业生产中，而双目立体视觉技术作为一种无源被动的、非接触式的测量手段，以其宽泛的使用条件，较快的测量速度和合理的价格受到市场的青睐，方兴未艾。

而基于双目立体视觉的表面点云重建技术可应用到零部件识别定位、无人机自主导航、卫星遥感测绘、3D模型重建等领域，是现阶段人工智能方向的研究热点与难点，具有相当广阔的应用前景。

经总结现有研究成果发现，虽现存基于双目立体视觉的表面点云重建方法日趋完善，但在解决如下关键问题时强差人意：

1)现有预处理方法在图像滤波、增强时无法兼顾去噪效果和图像特征细节保留，容易导致图像模糊和边缘缺失，导致点云残缺；

2)已有表面点云重建方法针对全局图像进行点云恢复，缺乏指向性，容易造成资源浪费，降低计算效率，导致误匹配；

3)现存的基于神经网络的立体匹配方法大多通过单一尺度计算匹配代价且没有视差细化步骤，或使用传统老旧的视差优化方法。容易导致视差图不连续。

发明内容

本发明提供了一种基于双目立体视觉的表面点云重建方法，该方法通过立体校正、图像预处理、感兴趣区域背景去除、立体匹配、点云重建等流程解决重建精度低、速度慢与可迁移差等问题。

本发明技术方案结合附图说明如下：

一种基于双目立体视觉的表面点云重建方法，包括以下步骤：

步骤一、对双目相机拍摄图像进行立体校正，使左右图像同点名位于同一极；

步骤二、对矫正后的图像进行预处理，预处理包括以双边滤波为权重的加权中值滤波、自适应直方图均衡化、拉普拉斯图像锐化；

步骤三、通过最小割-最大流图像分割算法对感兴趣区域进行复杂背景去除；

步骤四、通过卷积神经网络立体匹配算法，恢复深度信息，得到视差图；

步骤五、根据步骤四所得视差图对表面点云进行重建。

所述步骤二的具体方法如下：

21)以双边滤波为权重的加权中值滤波；

对校正后的图像进行以双边滤波为权重的加权中值滤波；双边滤波器权重表示为：

其中，为调整空间；为色彩相似度；k_i为正则化因子；|i-j|²和|i_i-j_j|²为中心像素与相邻像素之间的空间相似性；i为中心像素的横坐标；j为中心像素的纵坐标；i_i为相邻像素的横坐标；j_j为相邻像素的纵坐标；