[发明专利]基于三焦点张量的特征点三维重建方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机视觉图像处理技术，具体地说是一种基于三焦点张量的特征点三维重建方法。

背景技术

计算机视觉技术的发展为非接触式三维测量技术在逆向工程、工业检测和质量控制等方面的应用提供了有力的技术支撑，同时，计算机视觉技术在这些领域日益广泛的应用也促进了视觉三维测量技术的发展。如结构光测量仪，采用线激光或光谱式激光的三角测量法；采用便携式数码相机的长序列图像三维物体的重建方法。其中采用单个便携式数码相机拍摄多幅照片的精确恢复场景结构的三维重建方法以其简单的硬件条件和灵活方便的测量方法一直是计算机视觉领域的研究热点。到目前，国内外的研究基本上是围绕着如何由两幅视图在某一程度上恢复景物的外观，并且提出了许多理论和方法。根据已知信息不同，三维重建方法为几类：一类是已知摄像机内参的某些约束；一类是已知摄像机运动参数(即外参数)的某些约束；还有一类是已知场景几何结构的某些约束。

采用两视图的三维重建方法，三维重建结果鲁棒性差而且精度低。

发明内容

针对现有技术中存在的上述不足，本发明要解决的技术问题是提供一种精度较高、成本低廉、便于实施的基于三焦点张量的特征点三维重建方法。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

本发明基于三焦点张量的特征点三维重建方法包括以下步骤：

在被测物体表面设置编码点，同时在编码点之间的区域内设置多个标记点；在被测物体旁设置标尺；

用标定内参数后的数码相机多角度拍摄被测物照片，每相邻三幅照片之间有重叠编码点区域，将上述各幅照片输入到计算机进行图像处理得到所有编码点及标记点在各自图像中的坐标{x_d，x′_d，x″_d}；

根据上述图像坐标{x_d，x′_d，x″_d}按照各幅图像之间重复编码点的多少将所有图像进行重新排序，将重新排序的图像每三幅为一组进行归一化处理；

分别计算进行归一化处理后各组图像的三焦点张量，得到各组图像的相机外参数矩阵，确定编码点和标记点的三维点坐标；

将各组三维点坐标以重新排序的第一组图像计算的三维点为基准拼合在统一的坐标系下，得到各点在统一坐标系下的三维点坐标(x，y，z)；

根据标尺计算长度和实际长度的比值，更新所有三维点坐标，得到度量空间下的新三维点坐标(x’，y’，z’)；

集束调整上述新三维点坐标(x’，y’，z’)，得到整体优化的三维点坐标。

通过以下公式计算各组图像的三焦点张量：

xix′jx′′kϵiqsϵkrtΓiqr=0st]]>

其中{x，x′，x″}为一组对应图像点，x＝(x¹，x²，x³)^T，x′＝(x′¹，x′²，x′³)^T，x″＝(x″¹，x″²，x″³)^T；r＝1，2，3；s＝1，2，3；t＝1，2，3；i＝1，2，3；j＝1，2，3；k＝1，2，3；q＝1，2，3；

张量ε_rst定义为：

其中，Γ_i^qr为含有27个元素的第i幅图像的三焦点张量。

所述图像每三幅为一组是指按重新排序后每相邻的三幅图像为一组，每组中具有6个以上的相同编码点。