[发明专利]一种基于点云优化采样的三维重建方法在审
| 申请号： | 201910162498.4 | 申请日： | 2019-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN109903379A | 公开（公告）日： | 2019-06-18 |
| 发明（设计）人： | 宫大为;何志恒;叶小龙;葛森;刘洋 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06T7/80;G06T7/50;G06T7/40;G06T7/30;G06T7/11;G06T5/50;G06T5/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于点云优化采样的三维重建方法，属于计算机视觉领域，解决的问题是稠密点云在三维重建过程中，在保证主要的纹理特征情况下，重建速度较慢的问题，该方法主要利用mean shift算法对多个已校正的图像进行区域分割，然后通过改进的双向DP算法，依次对相邻图像分割后的相同区域进行立体匹配求取视差图，接着利用双边滤波消除视差图的干扰噪声，得到多个稠密深度点云图，再通过自适应随机采样获得主要纹理特征，剔除平滑区域，最后计算每个点云的深度值估计，根据估计值排序提取主要的点云。本发明提出的方法可以在较快的计算速度下获得更为明显的纹理特征，在自然场景三维重建中有着广阔的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 点云 三维重建 纹理特征 视差图 采样 算法 稠密 计算机视觉领域 干扰噪声 立体匹配 平滑区域 区域分割 双边滤波 随机采样 相邻图像 自然场景 自适应 校正 排序 剔除 优化 图像 分割 重建 应用 改进 保证 | ||
【主权项】：
1.一种基于点云优化采样的三维重建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：(1)利用多个已标定参数的相机获得检测目标不同角度的图像，图像之间保证一定的角度和位移，并对原图像进行畸变校正；(2)利用mean shift算法对所有校正后的图像进行区域分割，并对分割后的区域进行标号；(3)通过改进的双向DP算法，依次对相邻图像同标号的区域进行立体匹配求取视差图；(4)利用双边滤波消除视差图的干扰噪声；(5)通过自适应随机采样获得主要纹理特征，剔除平滑区域的点云；(6)计算每个点云的深度值估计，根据估计值排序提取主要的点云。
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