[发明专利]三维重建方法及装置、电子设备、计算机可读介质

权利要求书

1.一种三维重建方法，其特征在于，包括：

获取待重建场景的目标图像；

分别提取所述目标图像中相邻两帧图像的二维特征描述子，对所述相邻两帧图像的二维特征描述子进行特征匹配，得到二维关键点匹配点对；

对所述目标图像中的每帧图像的三维关键点进行特征描述，生成每帧图像的三维特征描述子；所述每帧图像的三维关键点是基于每帧图像的二维关键点确定的；

对所述相邻两帧图像的三维特征描述子进行特征匹配，得到三维关键点匹配点对；

对所述二维关键点匹配点对和所述三维关键点匹配点对进行过滤，得到目标匹配点对；

根据所述目标匹配点对进行相机位姿估计和三维场景重建，得到重建场景的目标图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标图像中的每帧图像的三维关键点进行特征描述，生成每帧图像的三维特征描述子，包括：

对所述目标图像中的每帧图像分别进行二维关键点提取，确定出每帧图像的二维关键点；

获取所述目标图像中的每帧图像对应的深度图像，从所述深度图像中确定与每帧图像对应的深度信息；

将每帧图像中的二维关键点和深度信息进行融合，以得到每帧图像的三维关键点；

根据每帧图像的三维关键点局部表面的变化情况和几何特征生成每帧图像的三维特征描述子。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述三维特征描述子包括三维直方图特征描述子，所述根据每帧图像的三维关键点局部表面的变化情况和几何特征生成每帧图像的三维特征描述子，包括：

计算每帧图像中各个三维关键点的基础三维特征直方图；

计算每帧图像中各个三维关键点分别对应的K个近邻点的三维特征直方图；

对每帧图像中各个三维关键点的基础三维特征直方图和各个三维关键点分别对应的K个近邻点的三维特征直方图进行加权计算，得到每帧图像的三维直方图特征描述子。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述相邻两帧图像的三维特征描述子进行特征匹配，得到三维关键点匹配点对，包括：

根据所述三维特征描述子构造特征量，并对所述特征量进行比较和筛选，得到映射集合；

根据所述映射集合对所述相邻两帧图像的三维特征描述子进行特征匹配，得到三维关键点匹配点对。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别提取相邻两帧图像的二维特征描述子，包括：

对所述目标图像中的相邻两帧图像分别进行二维关键点提取，得到每帧图像的二维关键点；

分别对每帧图像的二维关键点进行特征描述，得到所述相邻两帧图像分别对应的二维特征描述子。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述相邻两帧图像的二维特征描述子进行特征匹配，得到二维关键点匹配点对，包括：

从所述相邻两帧图像中获取其中一帧图像的二维关键点；

分别计算每个二维关键点与另一帧图像中包含的各个二维关键点的欧氏距离；

若两个二维关键点之间的欧氏距离小于预设的距离值，则将该两个二维关键点作为所述二维关键点匹配点对。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述二维关键点匹配点对和所述三维关键点匹配点对进行过滤，得到目标匹配点对，包括：

对所述二维关键点匹配点对和所述三维关键点匹配点对进行局部近邻约束和深度信息约束，得到候选匹配点对；

使用随机抽样一致性算法对所述候选匹配点对进行过滤，得到所述目标匹配点对。