[發明專利]一種三維重建方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202211066713.9
• 申請日: 2022-09-01
• 公開（公告）號: CN115439607A
• 公開（公告）日: 2022-12-06
• 發明（設計）人: 黨婉麗;曹利波;王朝;耿龍;鄭懷宇;牛杰;潘野;陳肇欣;張濤;游奕
• 申請（專利權）人: 中國民用航空總局第二研究所
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;G06T3/40;G06T7/13;G06T7/80;G06V10/26
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 劉鳳

1.一種三維重建方法，其特征在于，包括：

獲取待重建場景的目標監控圖像，檢測所述目標監控圖像的直線數據，并確定拍攝所述目標監控圖像的相機標定參數；

根據所述直線數據以及所述目標監控圖像，確定劃分所述目標監控圖像中幾何結構的目標直線集合；根據所述直線集合，將所述目標監控圖像按照對應的幾何結構拆分成多個結構圖像；

將所述結構圖像通過透視變換投影至預設目標視平面，確定透視變換后的所述結構圖像的像素梯度幅值和方向，根據預設梯度閾值在透視變換后的所述結構圖像中進行邊緣檢測，確定所述結構圖像對應的圖像邊緣區域；

確定所述圖像邊緣區域對應的灰度對比度，拼接所述灰度對比度之間的差值小于預設灰度對比度閾值的相鄰所述結構圖像，得到結構拼接圖像；

構建所述待重建場景對應的三維模型，根據所述相機標定參數，確定所述結構拼接圖像與所述三維模型之間的投影矩陣，根據所述投影矩陣，將所述結構拼接圖像中的紋理信息投影至所述三維模型中。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述直線數據以及所述目標監控圖像，確定劃分所述目標監控圖像中幾何結構的目標直線集合；根據所述直線集合，將所述目標監控圖像按照對應的幾何結構拆分成多個結構圖像，具體包括：

將所述直線數據以及所述目標監控圖像輸入至預先訓練好的語義分割網絡中，針對所述目標監控圖像中的幾何結構進行分類，確定所述目標監控圖像對應的掩碼矩陣；

將所述直線數據在所述目標監控圖像中對應的像素點矩陣，與所述掩碼矩陣求交，確定所述目標直線集合；

按照所述目標直線集合中包括的各個目標直線數據，將所述目標監控圖像拆分成多個所述結構圖像。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述獲取待重建場景的目標監控圖像，檢測所述目標監控圖像中的直線數據，并確定拍攝所述目標監控圖像的相機標定參數之后，所述方法還包括：

確定所述直線數據中，每條直線的兩個端點對應的齊次坐標，并根據所述齊次坐標將對應的所述直線表示為齊次坐標向量；

根據所述齊次坐標向量，確定所述直線數據對應的目標消失點；

過濾所述直線數據中，與所述消失點之間對應向量方向之差大于預設閾值的直線。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預設梯度閾值包括預設梯度高閾值以及預設梯度低閾值，基于以下方法確定所述結構圖像對應的圖像邊緣區域：

遍歷所述結構圖像中的全部像素點，將每個所述像素點對應的所述像素梯度幅值分別與所述預設梯度高閾值以及所述預設梯度低閾值進行比較；

若所述像素點對應的所述像素梯度幅值大于所述預設梯度高閾值，則保留該像素點；

若所述像素點對應的所述像素梯度幅值小于所述預設梯度低閾值，則過濾掉該像素點；

若所述像素點對應的所述像素梯度幅值小于所述預設梯度高閾值且高于所述預設梯度低閾值，則在該像素點的八鄰域中尋找是否存在高于所述預設梯度高閾值的所述像素梯度幅值；

若存在，則保留該像素點；若不存在，則過濾掉該像素點。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述相機標定參數，確定所述結構拼接圖像與所述三維模型之間的投影矩陣，具體包括：

確定所述結構拼接圖像中，每幅所述結構圖像對應的邊緣角點，以及所述邊緣角點對應的圖像坐標；

根據所述相機標定參數，確定所述邊緣角點在所述三維模型中的對應的目標空間點，以及所述目標空間點對應的空間坐標；

根據所述邊緣角點對應的圖像坐標以及所述目標空間點對應的空間坐標之間的對應關系，確定所述結構拼接圖像與所述三維模型之間的投影矩陣。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述投影矩陣，將所述結構拼接圖像中的紋理信息投影至所述三維模型中，具體包括：

提取所述結構拼接圖像中的紋理信息；

根據所述投影矩陣，針對所述紋理信息進行矩陣運算，將所述紋理信息投影至所述三維模型中。