[发明专利]一种基于ORB特征检测的三维重建方法

摘要

本发明公开了一种基于ORB特征检测的三维重建方法，属特征检测技术领域，通过安装在无人机云台上的双目摄像头获取实时图像及预处理，对摄像机进行标定，求解出相机内外参数和畸变系数对像素坐标校正，用ORB特征检测对图像特征点检测，使用FLANN进行匹配，求出特征点的空间坐标，利用OpenGL对空间离散点进行三维重建。本发明可加快系统执行速度，同时具有旋转不变性和抗噪声干扰的鲁棒性，极大地提高实时三维重建的精度。 1

主权项

1.一种基于ORB特征检测的三维重建方法，通过安装在无人机云台上的双目摄像头获取实时图像及预处理，对摄像机进行标定，求解出相机内外参数和畸变系数对像素坐标校正，用ORB特征检测对图像特征点检测，使用FLANN进行匹配，求出特征点的空间坐标，利用OpenGL对空间离散点进行三维重建，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1:将双目摄像系统搭载在无人机云台上，建立无人机地面基站系统，实时传输图像；

步骤2:将获取的图像进行预处理，包括高斯滤波，直方图均衡化；

步骤3:对双目摄像机进行标定，求解相机内外参数以及相机畸变系数；

步骤4：通过相机畸变系数对像素坐标进行矫正，为图像特征点检测和匹配做准备；

步骤5：利用ORB算法对图像进行特征检测，配合FLANN进行特征点匹配；

步骤6：利用极线几何约束剔除误匹配点，使用RANSAC算法进行优化匹配；

步骤7：对匹配后的点坐标通过空间三维坐标计算公式求解出图像特征点的空间坐标得出点云模型；

步骤8：利用OpenGL对点云模型的空间离散点云进行三维重建。

2.根据权利要求1所述的基于ORB特征检测的三维重建方法，其特征在于，所述步骤3中，包括以下分步骤：

1)采用张正友标定法根据特征间的对应关系，建立需要标定的参数阵，包括左右摄像机内参数矩阵、畸变系数矩阵及左右相机的相对关系矩阵；

2)求解单应矩阵：

单应矩阵：

当平面靶标有四个以上，可求解H：

λ[h₁ h₂ h₃]＝H＝M₁[r₁ r₂ t]；

其中M为投影矩阵，M₁为相机内参数矩阵，M₂为相机外参数矩阵；

根据旋转矩阵约束，任意两个旋转矩阵垂直可得到：

3)求解相机内参数：

令B＝b_ij＝M₁^‑TM₁^‑1即对称阵；

定义参数变量b＝[b₁₁,b₁₂,b₁₃,b₂₂,b₂₃,b₃₃]^T，则有h_i^TBh_j＝V_ij^Tb；

其中

有：当n≥3时可以求出6个内参，可求解b*＝arg min||Vb||；

进一步可确定M₁各参数；

4)根据M₁可进一步求出摄像头外参数，就是M₂的R和T，

系数λ＝1/||M₁^‑1h₁||＝1/||M₁^‑1h₂||，r₁＝λM₁^‑1h₁，r₂＝λM₁^‑1h₂，r₃＝r₁×r₂，

t＝λM₁^‑1h₃；

5)进一步求解径向畸变参数k1，k2。

3.根据权利要求1所述的基于ORB特征检测的三维重建方法，其特征在于，所述步骤5中，包括以下分步骤：

1)ORB算法使用FAST算法提取特征点，使用Harris角点检测对特征点排序，取N个较好的角点作为特征点；

ORB采用”intensity centroid”的方法确定特征点方向，把特征点