[發明專利]基于視覺SLAM的三維場景重建方法和裝置

在審

• 申請號: 201810150119.5
• 申請日: 2018-02-13
• 公開（公告）號: CN108447116A
• 公開（公告）日: 2018-08-24
• 發明（設計）人: 葉龍;王孟迪;鐘微;方力;張勤
• 申請（專利權）人: 中國傳媒大學
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 北京鴻元知識產權代理有限公司 11327
• 代理人: 李琳;王楠楠

1.一種基于視覺SLAM的三維場景重建方法，包括如下步驟：

步驟S1：視覺信息獲取：使得移動機器人在三維場景中自由移動以采集圖像，并利用SLAM算法來估計所述移動機器人的位姿信息；

步驟S2：點云重建：利用SIFT算法提取采集到的圖像中的特征點并進行匹配，并將匹配后的特征點和對應的所述移動機器人的位姿信息利用SFM算法進行稀疏點云重建，然后對重建的所述稀疏點云進行稠密點云重建；以及

步驟S3：表面重建：對重建的稠密點云進行表面重建，從而完成對所述三維場景的重建。

2.根據權利要求1所述的三維場景重建方法，在步驟S1中，利用機器人傳感器Kinect相機來采集圖像，采集的圖像為彩色圖像和深度圖像。

3.根據權利要求1所述的三維場景重建方法，在步驟S1中，利用所述SLAM算法的后端非線性優化算法來估計所述移動機器人的位姿信息。

4.根據權利要求1所述的三維場景重建方法，在步驟S2中，利用所述SFM算法中的RANSAC算法進行稀疏點云重建，利用CMVS或PMVS算法進行稠密點云重建。

5.根據權利要求1所述的三維場景重建方法，在步驟S3中，利用泊松算法進行表面重建。

6.根據權利要求1所述的三維場景重建方法，在步驟S3中，對重建的稠密點云進行表面重建之前，先利用k-d樹算法對重建的稠密點云進行雙邊濾波。

7.一種基于視覺SLAM的三維場景重建裝置，包括如下模塊：

視覺信息獲取模塊，包括采集模塊和估計模塊，其中所述采集模塊采集移動機器人在三維場景中自由移動所拍攝的圖像，所述估計模塊利用SLAM算法來估計所述移動機器人的位姿信息；

點云重建模塊，包括特征匹配模塊、稀疏點云重建模塊和稠密點云重建模塊，其中所述特征匹配模塊利用SIFT算法提取采集到的圖像中的特征點并進行匹配，所述稀疏點云重建模塊將匹配后的特征點和對應的移動機器人的位姿信息利用SFM算法進行稀疏點云重建，所述稠密點云重建模塊對稀疏點云進行稠密點云重建；以及

表面重建模塊，包括后重建模塊，所述后重建模塊對重建的所述稠密點云進行表面重建，從而完成對所述三維場景的重建。

8.根據權利要求7所述的三維場景重建裝置，其中，所述采集模塊包括機器人傳感器Kinect相機模塊，采集的圖像為彩色圖像和深度圖像，所述估計模塊利用所述SLAM算法的后端非線性優化算法來估計所述移動機器人的位姿信息。

9.根據權利要求7所述的三維場景重建裝置，所述稀疏點云重建模塊利用所述SFM算法中的RANSAC算法進行稀疏點云重建，所述稠密點云重建模塊利用CMVS或PMVS算法進行稠密點云重建。

10.根據權利要求7所述的三維場景重建裝置，所述后重建模塊利用泊松算法進行表面重建，并且所述表面重建模塊還包括濾波模塊，所述濾波模塊在對重建的稠密點云進行表面重建之前，先利用k-d樹算法對重建的稠密點云進行雙邊濾波。