[發(fā)明專利]一種基于雙目視覺的室內(nèi)場景三維重建方法

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• 申請日: 2019-02-03
• 公開（公告）號: CN109816782A
• 公開（公告）日: 2019-05-28
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 曹宇;張慶鵬
• 申請（專利權(quán)）人: 哈爾濱理工大學(xué)
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;G06T7/33;G06T7/80
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本發(fā)明公開了一種基于雙目視覺的室內(nèi)場景三維重建方法，包含以下步驟：A、輸入待匹配圖像對，圖像對包括圖像1和圖像2；B、依次對圖像1和圖像2實行融合顏色和光照信息的灰度化；C、對灰度化后的圖像1和圖像2采用SIFT算法提取特征點，生成特征點描述子；D、計算參考圖像中的每個特征點與待匹配圖像中所有特征點的歐氏距離，找到與參考圖像特征點匹配的點，本發(fā)明對獲取離散三維空間點進行Delaunay三角剖分和Open GL紋理貼圖，三維重建結(jié)果真實感強，可視效果好。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種三維重建方法，具體是一種基于雙目視覺的室內(nèi)場景三維重建方法。

背景技術(shù)

視覺是人體最重要的感官，人類有80％的信息是由視覺獲取。計算機視覺源于1982年，MIT的Marr教授在人工智能實驗室第一次將信息處理與數(shù)學(xué)、物理、神經(jīng)生物等學(xué)科相結(jié)合，提出了計算機視覺系統(tǒng)的原始框架，使得計算機視覺系統(tǒng)有了一個完整的體系，之后的研究也都是基于這一理論體系進行豐富和擴展。計算機視覺的核心目的在于使機器具有與人類視覺相同的功能，能夠感知、獲取以及分析周圍環(huán)境。最開始人們使用三維繪圖軟件構(gòu)建物體的三維模型，但此方法耗時耗力，并且精度難以保證。為此研究人員開始探索如何利用己有的現(xiàn)實物體信息構(gòu)建物體的三維模型。

坐標測量機的出現(xiàn)使得人們可以直接對現(xiàn)實物體進行坐標測量并進行物體的三維重構(gòu)，雖然可以獲得較高的精度，但此方法需要的設(shè)備價格昂貴，并且實施起來較為困難，對于體積較大的物體更是無法進行測量。近些年來，人們利用各種掃描儀獲取物體的深度信息，但同樣面臨著價格昂貴以及通用性差的問題，這大大限制了其應(yīng)用范圍。隨著計算機視覺技術(shù)的迅速發(fā)展，人們通過圖像能夠獲取目標物體的三維信息，形成了計算機視覺領(lǐng)域的又一研究熱點。

由立體空間映射到平面空間得到圖像，這一轉(zhuǎn)換過程所導(dǎo)致深度信息的丟失是不可逆的。在過去計算機視覺數(shù)十年的研究中，最為廣泛應(yīng)用的數(shù)據(jù)是二維圖像。作為計算機視覺核心問題的三維重建就是運用視覺相關(guān)技術(shù)從圖像采集設(shè)備獲取到的一幅或多幅二維圖像中恢復(fù)圖像所表達場景的深度數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)深度測量或三維重構(gòu)。

基于雙目立體視覺的三維重建模擬人類視覺系統(tǒng)原理，目前在機器視覺領(lǐng)域中是被廣泛研究和應(yīng)用的一個重要分支，其主要原理是通過兩個相機從不同角度同時拍攝到兩幅圖像，結(jié)合兩幅圖的匹配結(jié)果與標定所得的相機內(nèi)外參數(shù)，就能夠獲得所拍攝場景的立體信息^[8]。

目前，雙目立體視覺系統(tǒng)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于無人商店、無人超市、無人加油站中等需要檢驗、監(jiān)視、視覺導(dǎo)航的多種領(lǐng)域，并且展露出其非常廣闊的發(fā)展前景。例如，安裝在醫(yī)療機器人上的雙目視覺裝置可以自動化手術(shù)，深海機器人在深海作業(yè)時，其視覺系統(tǒng)可以感知周圍環(huán)境，并為其避障和導(dǎo)航，加油機器人可以通過視覺系統(tǒng)定位油箱口位置并為各種不同小轎車加油。由于其不需要復(fù)雜的光源設(shè)備，并且具有易用性、便捷性、可靠性等諸多優(yōu)點，正在廣泛地應(yīng)用在各領(lǐng)域。

因此研究一種融合色彩和光照信息的Harris-SIFT算法，應(yīng)用于室內(nèi)場景的三維重建，避免光照對三維重建的影響。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于雙目視覺的室內(nèi)場景三維重建方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

一種基于雙目視覺的室內(nèi)場景三維重建方法，包含以下步驟：

A、輸入待匹配圖像對，圖像對包括圖像1和圖像2；

B、依次對圖像1和圖像2實行融合顏色和光照信息的灰度化；

C、對灰度化后的圖像1和圖像2采用SIFT算法提取特征點，生成特征點描述子；

D、計算參考圖像中的每個特征點與待匹配圖像中所有特征點的歐氏距離，找到與參考圖像特征點匹配的點。