[发明专利]一种基于空间目标图像的三维重建方法在审

专利信息
申请号: 202210322415.5 申请日: 2022-03-29
公开(公告)号: CN114758065A 公开(公告)日: 2022-07-15
发明(设计)人: 朱光照;韦博 申请(专利权)人: 杭州电子科技大学
主分类号: G06T17/00 分类号: G06T17/00;G06V10/46;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 代理人: 邬赵丹
地址: 310018 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 空间 目标 图像 三维重建 方法
【权利要求书】:

1.一种基于空间目标图像的三维重建方法,其特征在于:具体包括以下步骤:

步骤1.将获取的空间目标的彩色图像进行中值滤波处理,达到去噪的效果;

步骤2.对已做去噪处理的图像采用sift算法进行特征点提取,得到特征点后进行特征匹配;

步骤3.将匹配后的图像进行匹配点数从大到小排序,最大匹配点数作为初始像对;

步骤4.基于对极几何理论,对本质矩阵进行SVD分解,得到旋转矩阵R和平移矩阵t;

步骤5.对三维点云进行计算,然后对三维点进行优化,减小误差;

步骤6.加入新图像,每次加入图像都进行优化,直到无图像可加,最后再进行全局优化;

步骤7.将得到的稀疏点云用稠密重建算法,得到稠密点云,完成对图像中物体的三维重建。

2.如权利要求1所述的基于空间目标图像的三维重建方法,其特征在于:所述步骤1对获取到的空间目标图像进行中值滤波,将图片分为R、G、B三通道分别进行中值滤波,然后合并R、G、B三通道,完成彩色图像去噪。

3.如权利要求1所述的基于空间目标图像的三维重建方法,其特征在于:所述步骤2对已做去噪处理的图像进行特征点提取,采用sift算法,通过更改金字塔层数以及阈值,使其提取到更多的特征点,并用GPU进行加速,提高速度;根据得到的特征点,对相邻图像进行FLANN特征匹配,得到初步的匹配结果,并在之后使用RANSAC算法进行误匹配点的剔除,获得最终的匹配结果。

4.如权利要求1所述的基于空间目标图像的三维重建方法,其特征在于:所述步骤5通过三角化进行三维点云的计算,利用求解的旋转矩阵R和平移矩阵t以及每一对匹配点的坐标,通过这些已知的信息还原匹配点在空间中的坐标,并采用BA算法对其进行优化,减少误差。

5.如权利要求1所述的基于空间目标三维重建方法,其特征在于:所述步骤6加入剩余的图像进行迭代,每次加入图像都进行BA优化,直到无图像可加,最后再进行全局BA优化。

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