[發(fā)明專(zhuān)利]基于弱色差信息的高精度RGB-D點(diǎn)云拼接方法和系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910973184.2
• 申請(qǐng)日: 2019-10-14
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN110992258B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-07-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉希龍;陳夢(mèng)娟;顧慶毅;馬學(xué)健
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所;中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所南京人工智能芯片創(chuàng)新研究院
• 主分類(lèi)號(hào): G06T3/40
• 分類(lèi)號(hào): G06T3/40;G06T5/00;G06T7/80
• 代理公司: 南京泰普專(zhuān)利代理事務(wù)所(普通合伙) 32360
• 代理人: 竇賢宇

1.基于弱色差信息的高精度RGB-D點(diǎn)云拼接方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1、采用粗匹配方法計(jì)算兩個(gè)待拼接點(diǎn)云的位姿關(guān)系矩陣；

步驟2、基于弱色差信息進(jìn)行點(diǎn)云匹配，計(jì)算點(diǎn)云的新的位姿關(guān)系矩陣；

步驟3、基于所述新的位姿關(guān)系矩陣進(jìn)行點(diǎn)云拼接；所述步驟2進(jìn)一步為：

步驟21、基于步驟1的位姿關(guān)系矩陣，將一個(gè)待拼接點(diǎn)云變換到另一待拼接點(diǎn)云坐標(biāo)系；

步驟22、用同樣的相機(jī)內(nèi)參數(shù)矩陣將兩個(gè)待拼接點(diǎn)云分別投射為2D的RGB圖像；

步驟23、計(jì)算一個(gè)待拼接點(diǎn)云中各像素點(diǎn)的2D RGB圖像各通道的縱橫梯度，獲得像素點(diǎn)的2D描述子a，并比較各2D描述子與梯度閾值向量b的關(guān)系，若(a-b)_i＞0,i＝1,2,...6，則該像素點(diǎn)為有效點(diǎn)；

步驟24、依次將一個(gè)待拼接點(diǎn)云中的所述有效點(diǎn)與另一待拼接點(diǎn)云的2D RGB圖像中對(duì)應(yīng)點(diǎn)進(jìn)行像素值最優(yōu)匹配，建立多對(duì)一的弱色差匹配點(diǎn)集；

所述步驟24進(jìn)一步為：記待拼接點(diǎn)云為C1和C2，其投射的2D RGB圖像分別為Img1和Img2，記Img1中的有效點(diǎn)坐標(biāo)為I₁(u,v)，在Img2中的(u,v)處取c×c的鄰域記作ζ，計(jì)算ζ中的像素RGB值與I₁(u,v)的RGB值差，差值最小的點(diǎn)即為(u,v)的匹配點(diǎn)，記作I₂(u’,v’)，由此建立多對(duì)一的弱色差匹配點(diǎn)集；

步驟25、基于上述弱色差匹配點(diǎn)集，根據(jù)各匹配點(diǎn)的三維坐標(biāo)，計(jì)算點(diǎn)云的新的位姿關(guān)系。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于弱色差信息的高精度RGB-D點(diǎn)云拼接方法，其特征在于，還包括步驟26：

重復(fù)步驟21到步驟25，每重復(fù)一次，步驟24中的鄰域減小兩個(gè)像素，直到誤差滿足條件，或者鄰域小于3×3。

3.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至2中任一項(xiàng)所述方法的步驟。

4.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至2中任一項(xiàng)所述的方法的步驟。