[發明專利]一種基于圖分割的三維稀疏點云重建圖像集分類方法

有效

• 申請號: 202011330769.1
• 申請日: 2020-11-24
• 公開（公告）號: CN112633293B
• 公開（公告）日: 2022-05-20
• 發明（設計）人: 齊越;林鵬飛;杜文祥
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學青島研究院
• 主分類號: G06V10/44
• 分類號: G06V10/44;G06V10/26;G06V10/764;G06K9/62;G01C11/04;G01S19/42
• 代理公司: 青島中天匯智知識產權代理有限公司 37241
• 代理人: 袁曉玲

本發明屬于計算機虛擬現實技術領域，具體涉及一種基于圖分割的三維稀疏點云重建圖像集分類方法，包括如下步驟：輸入圖像集，提取圖像特征點；根據圖像GPS信息構建預匹配圖，構成相機圖；執行圖分割，將含有整個輸入圖像集的相機圖分割成多個子圖；將分割后獨立的子圖的執行圖擴展工作，直至子圖擴展達到閾值；保存擴展完畢的子圖，每個子圖都被作為輸入，獨立執行相機姿態估計工作。本發明能夠對大規模場景三維重建任務輸入的圖像集進行分類，分類后的子圖像集并行地執行相機姿態估計工作，能夠克服單個機器計算資源限制，保證圖像集之間信息的完整性，從而支持對于10平方公里以上的大場景三維重建工作，能夠應用于數字城市、測繪等領域。

技術領域

本發明屬于計算機虛擬現實技術領域，主要用于三維重建、虛擬現實及測繪等領域，具體涉及一種基于圖分割的三維稀疏點云重建圖像集分類方法。

背景技術

三維重建一直以來都是計算機視覺領域和計算機圖形學研究的一個重要問題。基于圖像的三維重建技術因其具有的成本低廉、操作簡單、逼真性高等優勢而逐漸得到研究者的重視，大量的研究成果被廣泛應用于科技、文化、交通、經濟、娛樂、游戲等各個領域，比如數字城市，實時監控等方面，具有極其深遠的研究意義和實用價值。目前重建算法主要是研究在單一的圖像、圖像序列或者視頻中，利用其所包含的信息來恢復出場景或者物體的三維模型。另外，無人機拍攝具有安全、廣視角、大尺度、低成本的優點，同時結合傾斜攝影技術，可以獲得紋理豐富、高質量的室外大型場景的圖像。將無人機航拍的圖片與圖像三維重建技術相結合，能夠對室外場景三維重建問題的研究提供重要的推進作用，具有極其重要的應用價值。這個研究橫跨計算機視覺、自動控制等多個專業，能夠重建出戶外大型場景，提供一個高效、便捷、廉價的三維重建框架，在測繪、數字化城市、軍事等方面發揮作用。

當前，科研人員對三維重建技術的各個步驟已進行了大量的研究，但基本都是針對普通小場景所進行的研究，如果將這些針對普通小場景的研究成果直接應用于大規模三維場景的重建將會產生很多很多的問題。這是因為，由于大規模場景重建所需要的圖片數量大，運動恢復結構對稀疏點云重建過程中，單個計算機內存和計算能力有限，限制了重建速度，另外，目前的稀疏點云重建方法在重建模型完整性有欠缺，相機姿態細節方面有待提高。

因此，本發明針對大規模場景三維重建任務中的圖像集分類工作極具研究意義和應用前景。

發明內容

本發明的目的在于解決現有技術中存在的上述問題，提出了一種基于圖分割的三維稀疏點云重建圖像集分類方法，能夠對大規模場景三維重建任務輸入的圖像集進行分類，分類后的子圖像集并行地執行相機姿態估計工作，能夠克服單個機器計算資源限制，合理保證圖像集之間信息的完整性，從而支持對于10平方公里以上的大場景三維重建工作，能夠應用于虛擬現實、數字城市、測繪等領域。

本發明的技術方案是：

一種基于圖分割的三維稀疏點云重建圖像集分類方法，包括如下步驟：

(1)輸入三維重建圖像集，將圖像集分配在各個集群節點上，提取圖像特征點；

(2)依據步驟(1)中得到的圖像特征點，基于無人機航拍圖像的GPS信息構成預匹配圖結構，然后進行圖像匹配和對極幾何驗證工作，得到魯棒的圖像匹配關系，根據圖像匹配關系構成相機圖；相機圖各個頂點表示圖像，邊表示圖像之間存在匹配關系，邊的權重值為圖像匹配的特征點數量；

此步驟中，基于GPS信息的圖像特征匹配方法，利用GPS信息計算GPS鄰居作為圖像匹配的過濾條件，使得圖像匹配原有的平方時間復雜度優化為近似線性的時間復雜度；

在圖像匹配之前，利用GPS信息計算每個相機的空間鄰居，根據圖像數量以及圖像所處位置計算得到每個圖像的距離閾值，滿足小于距離閾值的圖像構成鄰居集，每張圖像只與本身的鄰居集中的圖像進行匹配；系統根據輸入圖像集，自動計算GPS距離閾值D_φ：