[發(fā)明專利]一種基于幾何特征的視覺重建方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201611201436.2
• 申請日: 2016-12-22
• 公開（公告）號: CN106846482B
• 公開（公告）日: 2019-10-11
• 發(fā)明（設計）人: 郝潔;王然
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G06T17/10
• 分類號: G06T17/10
• 代理公司: 南京瑞弘專利商標事務所(普通合伙) 32249
• 代理人: 彭雄

本發(fā)明公開了一種基于幾何特征的視覺重建方法，本發(fā)明在進行3D場景重建時并不針對每個像素進行重建，而是首先提取每個場景具有幾何特征的物體(幾何組塊)，基于幾何組塊進行單張場景圖片的3D場景重建，再使用幾何組塊的尺寸和像素信息等幾何特征作為匹配特征進行多張場景圖片之間的匹配，并最終完成3D場景重建。該方案僅利用了幾何特征而非像素完成場景重建，極大地降低了計算和存儲開銷，并且可以達到很高的匹配精度和場景重建精度。

技術領域

本發(fā)明屬于計算機視覺技術領域，具體涉及一種對目標場景進行幾何特征提取和匹配的視覺重建技術。

背景技術

地圖重建和定位一直是計算機視覺領域的重要技術之一，在近十年內得到了工業(yè)界和學術界的廣泛關注。現有技術“Google Map Indoor,https://www.google.com/maps/about/partners/indoormaps”公開了一種Google Map Indoor(GMI)，其由Google公司推出的室內定位系統(tǒng)基于Wi-Fi信號進行三角定位，并沒有獲得廣泛的使用。主要原因是Wi-Fi信號的定位精度并不理想無法達到商用級別，同時無法繪制視覺地圖無法給用戶提供一種容易理解的定位方式。為克服這些缺點，現有技術“S.Sen,J.Lee,K.Kim,andP.Congdon.Avoiding Multipath to Revive Inbuilding WiFi Localization.InProc.of the 11th ACM MobiSys,pages 249-262,2013”提出可以使用基于指紋的方法和AoA的測距方法來改進定位精度，使用現有技術中“R.Gao,M.Zhao,T.Ye,F.Ye,Y.Wang,K.Bian,T.Wang,and X.Li.Jigsaw:Indoor Floor Plan Reconstruction via MobileCrowdsensing.In Proc.of the 20th ACM MobiCom,pages 249-260,2014”的crowdsensing來繪制地圖等等。但是這些方法的定位精度仍然在數米級，而且并不能解決地圖和定位結果和用戶視覺理解地圖定位并不匹配的問題。另外現有技術“G.R.Grompone,J.Jakubowicz,J.M.Morel,et al.LSD:a fast line segment detector with a falsedetection control[J].IEEE transactions on pattern analysis and machineintelligence,32(4):722-732,2010”公開了一種LSD方法，具體公開了如何提取圖片中的線段。在實際生活中，用戶使用視覺來確定自己的位置，因此計算機視覺技術是一種更直觀的地圖重建和定位的方法，同時基于計算機視覺的地圖重建和定位精度還可以提供更高的精度。但是計算機視覺的算法通常具有很高的復雜性，需要大量的計算資源和存儲資源，難以在資源受限的手機上或可穿戴設備上運行。現在手機上的光學傳感器越來越豐富，表現通常手機配備了多個攝像頭，例如華為榮耀V8、LG Optimus 3D、LG V10、HTC EVO 3D、HTCOne(M8)等都配備了雙后置攝像頭。雙(后置)攝像頭給視覺重建、定位等提供了便利。但是傳統(tǒng)的視覺重建定位方法通常是基于點的，即像素級別的計算，計算復雜消耗大量的計算和電池資源。

視覺重建的目標場景通常幾何特征豐富的觀察，如教室內的黑板、海報、窗戶等都是規(guī)則的長方形。圖1是辦公樓走廊的一角，可以看出該場景中有豐富的幾何形狀。

發(fā)明內容

本發(fā)明針對上述問題的不足，提出一種基于幾何特征的視覺重建方法，本方法僅利用了幾何組塊而非像素完成場景重建，極大地降低了計算和存儲開銷，并且可以達到很高的匹配精度乃至場景重建精度。

本發(fā)明為解決上述技術問題提出的技術方案是：

一種基于幾何特征的視覺重建方法，包括以下步驟：

步驟1，采用雙攝像頭對目標場景進行連續(xù)圖像采集。