[发明专利]一种基于图像序列的三维模型重建方法在审
| 申请号： | 201810167469.2 | 申请日： | 2018-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN108389222A | 公开（公告）日： | 2018-08-10 |
| 发明（设计）人： | 聂为之;丁海 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33;G06T7/50;G06T17/20 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图像序列的三维模型重建方法，所述方法包括以下步骤：利用原始图片构建高斯差分金字塔，提取SIFT特征，每一个特征点使用128维度向量描述；利用多视几何的先验知识，结合随机一致性算法滤除误匹配的点对，然后得到基本矩阵；根据得到的基本矩阵、结合相机内参矩阵经过八点算法得到投影矩阵，最后利用三角测量的算法求出原物体真实的坐标位置，由这些三维空间的点构成点云数据。本发明避免了传统的三维模型重建方法费用过高，操作过于复杂，门槛高的弊端，实现了重建的便利性，操作简单，可以应用于三维地图的构建，室内定位，室内导航等领域。 | ||
| 搜索关键词： | 三维模型 重建 基本矩阵 图像序列 构建 算法 三维空间 一致性算法 点云数据 内参矩阵 三角测量 三维地图 室内导航 室内定位 投影矩阵 维度向量 先验知识 原始图片 坐标位置 便利性 传统的 特征点 高斯 滤除 金字塔 匹配 相机 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于图像序列的三维模型重建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：利用原始图片构建高斯差分金字塔，提取SIFT特征，每一个特征点使用128维度向量描述；利用多视几何的先验知识，结合随机一致性算法滤除误匹配的点对，然后得到基本矩阵；根据得到的基本矩阵、结合相机内参矩阵经过八点算法得到投影矩阵，最后利用三角测量的算法求出原物体真实的坐标位置，由这些三维空间的点构成点云数据。
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