[發(fā)明專利]一種立體視覺的序列重構(gòu)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201010522866.0
• 申請(qǐng)日: 2010-10-28
• 公開（公告）號(hào): CN101986347A
• 公開（公告）日: 2011-03-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳勝勇;劉大偉;汪曉妍;李友福;王萬(wàn)良;管秋;劉盛
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00
• 代理公司: 杭州天正專利事務(wù)所有限公司 33201
• 代理人: 王兵;王利強(qiáng)

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、計(jì)算方法、數(shù)學(xué)、三維重建等領(lǐng)域，尤其是這一種立體視覺的序列重構(gòu)方法。

背景技術(shù)

序列重構(gòu)指直接由未標(biāo)定的多幅圖像確定場(chǎng)景結(jié)構(gòu)和相機(jī)運(yùn)動(dòng)，序列重構(gòu)一旦完成，就可通過自標(biāo)定或者標(biāo)定使重構(gòu)達(dá)到度量重構(gòu)層次。現(xiàn)行很多重構(gòu)方法都是基于點(diǎn)跟蹤進(jìn)行重構(gòu)，但點(diǎn)跟蹤是個(gè)不容易解決的一個(gè)難題，這極大的阻礙了序列重構(gòu)。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服已有立體視覺的序列重構(gòu)方法的計(jì)算復(fù)雜、實(shí)用性差的不足，本發(fā)明提供一種簡(jiǎn)化計(jì)算、實(shí)用性良好的立體視覺的序列重構(gòu)方法。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：?

一種立體視覺的序列重構(gòu)方法，包括以下步驟：

1）每?jī)上噜彽膱D片的匹配得到相鄰兩幅圖片的特征點(diǎn)，然后基于所述特征點(diǎn)進(jìn)行初步的匹配；用隨機(jī)抽樣一致性方法去除其中的誤匹配點(diǎn)；

1）每?jī)上噜彽膱D片的匹配得到相鄰兩幅圖片的特征點(diǎn)，然后基于所述特征點(diǎn)進(jìn)行初步的匹配；用隨機(jī)抽樣一致性方法去除其中的誤匹配點(diǎn)；

2）選定與一幅圖片I最合適的圖片的過程如下：

(2.1)???選定一幅圖片I,其他m幅圖片編號(hào)分別為；

(2.2)???計(jì)算圖片I與其他每幅圖片的匹配數(shù)目，得到I與I_j的匹配數(shù)目，j=1,…m,由此得到向量????????????????????????????????????????????????；

(2.3)???計(jì)算視差向量，j=1,…m，?與為圖片I_j?與圖片I上的匹配點(diǎn)，k=1,…n；

(2.4)???對(duì)于每個(gè)計(jì)算其中元素的均值和標(biāo)準(zhǔn)方差?，j=1,…m，得到均值向量和標(biāo)準(zhǔn)方差；

(2.5)???由得到距離向量D，其中，符號(hào)在這里表示兩個(gè)向量的對(duì)應(yīng)元素相乘；

(2.6)????計(jì)算，得到最與I最合適的圖片；

3）設(shè)有n幅圖片，每相鄰兩幅都做匹配并計(jì)算基本矩陣F，設(shè)和是任意一對(duì)匹配點(diǎn)，任意匹配點(diǎn)滿足下面關(guān)系：

通過最小二乘法解出基本矩陣F；?

得到n-1個(gè)基本矩陣，也得到n-1重構(gòu)與其決定的n-1個(gè)射影空間，把所有重構(gòu)結(jié)果都轉(zhuǎn)移到第一個(gè)射影重構(gòu)，具體步驟：

3.1）?確定相鄰兩個(gè)射影重構(gòu)之間的變換，得到n-2個(gè)變換：

H₁，H₂，H₃,….H?_n-2，，H_i代表第i個(gè)重構(gòu)與第i+1個(gè)重構(gòu)之間的變換，i=1,…,?n-2；

設(shè)第i個(gè)射影空間與第i+1個(gè)射影空間有對(duì)應(yīng)的3D空間點(diǎn)為和

則有下面的方程;

通過最小二乘法計(jì)算得到H_i；

3.2）變換第i個(gè)重構(gòu)到第1個(gè)射影重構(gòu)中：設(shè)第i個(gè)重構(gòu)中的投影矩陣為，3D空間點(diǎn)為，則轉(zhuǎn)換到第1個(gè)射影重構(gòu)中其投影矩陣變?yōu)椤粒?D空間點(diǎn)變?yōu)椤粒渲校?/p>

3.3）重復(fù)3.2）直到所有的射影重構(gòu)被轉(zhuǎn)移到第1個(gè)射影重構(gòu)。

進(jìn)一步，所述隨機(jī)抽樣一致性方法的過程為：隨機(jī)抽取已經(jīng)匹配的點(diǎn)集中的任意8對(duì)匹配，用所述8對(duì)匹配計(jì)算基本矩陣F，任取以上8點(diǎn)以外的點(diǎn)x_i，計(jì)算x_i到F×x_i的距離d_?i，如果距離d_?i小于閾值，則該點(diǎn)x為誤匹配點(diǎn)。

再進(jìn)一步，由基本矩陣F分解得到攝像機(jī)矩陣，它們分別有如下的形式：,。

??其中E為三階基本矩陣，為一個(gè)極點(diǎn)，由解得到，表示向量的反對(duì)稱矩陣；

???在第i個(gè)射影空間，和?是一對(duì)匹配點(diǎn)（已知）,??是3D空間點(diǎn)；,

根據(jù)攝像機(jī)矩陣：

,,

得到下面的方程組：

??????????

其中，?Z_c1?和?Z_c2??是投影深度；

得到4個(gè)線性獨(dú)立的方程，采用最小二乘法估計(jì)3D?空間點(diǎn)。

更進(jìn)一步，用sift或Harris方法獲得兩個(gè)圖片之間的匹配。

本發(fā)明的技術(shù)構(gòu)思為：在避免跟蹤的基礎(chǔ)上達(dá)到序列圖片重構(gòu)，在得到射影重構(gòu)后利用已知或自標(biāo)定得到的相機(jī)參數(shù)信息使射影重構(gòu)上升為歐式重構(gòu)。???

此方法避免了點(diǎn)跟蹤而且也避免由點(diǎn)跟蹤產(chǎn)生的測(cè)量矩陣的大型矩陣分解。