[發明專利]三維重建方法、裝置、電子設備及計算機存儲介質

有效

• 申請號: 202110323874.0
• 申請日: 2021-03-26
• 公開（公告）號: CN113178000B
• 公開（公告）日: 2022-06-24
• 發明（設計）人: 王成;叢林
• 申請（專利權）人: 杭州易現先進科技有限公司
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;G06T17/05;G06T7/73
• 代理公司: 杭州創智卓英知識產權代理事務所(普通合伙) 33324
• 代理人: 張超

1.一種三維重建方法，其特征在于，所述方法包括：

計算拓撲關系圖中各SFM模型之間的相對位姿相似變換，其中，所述拓撲關系圖是采集圖像集時得到的空間位置先驗，各所述SFM模型是大規模場景分塊的各個圖像集基于SFM算法三維重建得到的；

對包括各所述SFM模型間的相對位姿相似變換的拓撲關系圖進行處理，得到最大生成樹，其中，所述最大生成樹為所述拓撲關系圖的子集；

在所述最大生成樹中找到度最大的節點作為根節點，并將所述根節點作為參考坐標系對其他節點上的SFM模型進行相似變換，以統一所述多個SFM模型的坐標系，得到合并后的目標三維地圖。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，各所述SFM模型包括三維點云、相機群模型、有效像素點以及所述三維點和所述有效像素點之間的對應關系，其中，所述相機群模型包括多個相機模型以及各所述相機模型之間的相對位姿關系。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，各所述相機模型包括相機內參、相機在坐標系的位姿、相機圖像的像素特征點和所述像素特征點的特征描述子。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述計算拓撲關系圖中各SFM模型之間的相對位姿相似變換包括：

將第一模型中N張圖像在第一坐標系的第一相機群模型注冊到第二模型，得到注冊成功的M張圖像在第二坐標系的第二相機群模型，其中，所述第一模型和所述第二模型是所述多個SFM模型中的任兩個SFM模型，所述第一模型是所述第一坐標系下的SFM模型，所述第二模型是所述第二坐標系下的SFM模型，N、M均為自然數，N≥M；

在M大于3的情況下，基于RANSAC算法，根據所述M張圖像在所述第一坐標系的第一位置和所述M張圖像在所述第二坐標系的第二位置進行計算，得到所述第一模型和所述第二模型間的相似變換，并根據所述M張圖像在第二坐標系的第二相機群模型和所述相似變換進行校驗，得到所述第一模型和所述第二模型間的相對位姿相似變換，其中，所述相對位姿相似變換對應的內點圖像數量為所述拓撲關系圖中邊的權重。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述M張圖像在第二坐標系的第二相機群模型和所述相似變換進行校驗，得到所述第一模型和所述第二模型間的相對位姿相似變換包括：

利用所述相似變換對所述M張圖像在所述第一坐標系的三維點進行變換，得到所述M張圖像在所述第二坐標系的三維點；

將所述M張圖像在所述第二坐標系的三維點，射影變換到所述M張圖像在第二坐標系的第二相機群模型進行校驗，得到校驗結果符合預設像素誤差閾值的內點圖像；

在內點圖像的數量相同的情況下，選擇平均像素誤差最小的相似變換作為所述相對位姿相似變換，否則，選擇內點圖像數量最多的相似變換作為所述相對位姿相似變換。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述相對位姿相似變換為7自由度的相似變換，所述得到合并后的目標三維地圖之后，所述方法還包括：

基于所述拓撲關系圖中各所述SFM模型間的相對位姿相似變換和所述相對位姿相似變換的信息矩陣，根據預設優化函數對所述目標三維地圖進行位姿圖優化，得到優化后的目標三維地圖。

7.一種三維重建裝置，其特征在于，所述裝置包括相似變換計算模塊、最大生成樹模塊和合并模塊：

所述相似變換計算模塊，用于計算拓撲關系圖中各SFM模型之間的相對位姿相似變換，其中，所述拓撲關系圖是采集圖像集時得到的空間位置先驗，各所述SFM模型是大規模場景分塊的各個圖像集基于SFM算法三維重建得到的；

所述最大生成樹模塊，用于對包括各所述SFM模型間的相對位姿相似變換的拓撲關系圖進行處理，得到最大生成樹，其中，所述最大生成樹為所述拓撲關系圖的子集；

所述合并模塊，用于在所述最大生成樹中找到度最大的節點作為根節點，并將所述根節點作為參考坐標系對其他節點上的SFM模型進行相似變換，以統一所述多個SFM模型的坐標系，得到合并后的目標三維地圖。