[發(fā)明專利]一種魯棒的大場景稠密三維重建方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201510074141.2
• 申請日: 2015-02-12
• 公開（公告）號: CN104715504A
• 公開（公告）日: 2015-06-17
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉怡光;易守林;曹麗萍;羅以寧;吳鵬飛
• 申請（專利權(quán)）人: 四川大學(xué)
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00
• 代理公司: 無
• 代理人: 無

1.一種魯棒的大場景稠密三維重建方法，其特征在于包括以下步驟：

1）充分考慮尺度、基線、覆蓋面積等因素的魯棒鄰居圖像選取；

2）使用DAISY特征差異的自我加權(quán)的代價匹配函數(shù)和PatchMatch信息傳播框架來計算深度值；

3）利用圖像間的一致性優(yōu)化和融合深度圖；

4）根據(jù)重建三維點精度去除冗余三維點信息。

2.根據(jù)權(quán)利1所述的一種魯棒的大場景稠密三維重建方法，其特征在于所述的充分考慮尺度、基線、覆蓋面積等因素的魯棒鄰居圖像選取，選圖權(quán)重公式定義為：

其中，可見三維點的圖像數(shù)量權(quán)重定義為：；三維點與兩攝像機中心所成夾角權(quán)重定義為：；兩幅圖像尺度權(quán)重定義為：，其中，S_R(p)表示空間三維點p在圖像R上的尺度；圖像間覆蓋面積權(quán)重定義為：。

3.根據(jù)權(quán)利1所述的一種魯棒的大場景稠密三維重建方法，其特征在于所述的使用DAISY特征差異的自我加權(quán)的代價匹配函數(shù)來計算深度值，匹配代價函數(shù)定義為：

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其中，，D_R(x_R)表示圖像點x的DAISY特征，x_R和x_I可以通過單應(yīng)矩陣計算得到，同時提取圖像和它鄰居圖像的DAISY特征，然后進行匹配，利用PatchMatch信息傳播框架進行深度值計算，首先隨機初始化深度值和法向量，然后鄰居點擴散可靠的深度值，最后進行多次隨機擾動獲得精確的深度值。

4.根據(jù)權(quán)利1所述的一種魯棒的大場景稠密三維重建方法，其特征在于所述的利用圖像間的一致性優(yōu)化和融合深度圖，對于每個深度值，如果滿足則保留該值，否則刪除該點深度值，n定義為：

其中，δ(.)是狄拉克雷Delta函數(shù)，τ是閾值為常數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利1所述的一種魯棒的大場景稠密三維重建方法，其特征在于所述的根據(jù)重建三維點精度去除冗余三維點信息，先利用深度值和攝像機參數(shù)把圖像點反投影回三維空間得到三維模型，因為同一個三維點在多幅圖像中可見，故反投影回三維空間后得到的模型同一個位置會有多個三維點，故需要刪除冗余的點，刪除后即可以得到最后的三維點云模型，這里考慮保留精度最高的那個點，三維點的精度定義為：

。