[发明专利]一种基于智能手机的三维模型重建方法有效
| 申请号： | 201910848012.2 | 申请日： | 2019-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN110533774B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 邱志伟;曹航;付丹丹;辛威;王娟;季楠 | 申请（专利权）人： | 江苏海洋大学 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06T7/80;G06V10/46;G06V10/75;G06V10/764 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 严志平 |
| 地址： | 222005 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于智能手机的三维模型重建方法，包括如下步骤：首先进行相机标定，利用张正友棋盘标定法获取智能手机相机内参矩阵；将内参矩阵带入，利用SIFT算法提取和匹配特征点得到稀疏点云；利用CMVS对图像聚簇分类优化SFM输入，减少密集匹配时间和空间代价，之后再经PMVS匹配、扩展、过滤得到密集点云；最终进行纹理映射得到三维模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 智能手机 三维 模型 重建 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于智能手机的三维模型重建方法，其特征在于：重建方法如下:/n步骤1：数据采集，通过手机围绕目标模型进行拍摄，获取数据；/n步骤2：相机标定，获取相机内参，使用同一个相机对同一个黑白棋盘进行不同角度的拍摄，通过点的三维世界坐标和二维相机平面像素坐标来求解图像平面的单应性矩阵H，从而得到内部参数和外部参数；/n步骤3：稀松重建，通过SIFT算法提取和匹配特征点得到稀疏点云，具体包括尺度空间极值检测、精确定位特征点、确定特征点方向以及生成SIFT特征描述子；/n步骤4：散列图像聚簇，利用散列图像聚簇方法对图像进行分类，可以减少匹配时间，消除杂波，提高建模效率和精度；/n步骤5：基于贴片模型的密集匹配，通过DOG算子和Harris算子检测出角点和特征块，用所述的出角点和特征块重建出一个稀疏贴片集，使用迭代的方法找到已经存在贴片的相邻贴片，用增强可视化一致性提纯、过滤，剔除错误匹配；/n步骤6：纹理映射，得到三维模型，在得到密集点云后，对点云进行纹理映射得到三维模型。/n
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