[发明专利]图像重构的方法及系统

权利要求书

1.一种图像重构的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取同一场景的至少三幅图像；

选取相邻的两幅图像I_i与图像I_（i+1）对所述场景进行初始重构；

利用图像I_（i+1）与选取的与所述图像I_（i+1）相邻的图像I_（i+2）对所述场景进行重构，并删除所述场景中的重复重构点；

其中，i为正整数且i≤N-2、N为获取到的图像的总数量。

2.根据权利要求1所述的图像重构方法，其特征在于，所述选取相邻的两幅图像I_i与图像I_（i+1）对所述场景进行初始重构，包括：

对所述图像I_i及图像I_（i+1）的匹配点进行分类；

筛选出所述分类中正常匹配点中的正确匹配点，以及所述分类中问题点中的正确匹配点；

利用规范化八点法、随机采样一致性RANSAC及奇异值分解SVD方法，重构所述图像I_i及图像I_（i+1）中所述正确匹配点对应的所述场景的空间三维点。

3.根据权利要求1所述的图像重构方法，其特征在于，所述利用图像I_（i+1）与选取的另一幅与所述图像I_（i+1）相邻的图像I_（i+2）对所述场景进行重构，并删除所述场景中的重复重构点，包括：

图像I_（i+1）及图像I_（i+2）的匹配点进行分类；

筛选出所述分类中第一类匹配点中的正确匹配点，以及第二类匹配点中的正确匹配点；

利用RANSAC及SVD方法，重构所述图像I_（i+1）及图像I_（i+2）中的所述正确匹配点对应的所述场景的空间三维点，并删除重复重构点。

4.根据权利要求3所述的图像重构的方法，其特征在于，所述删除重复重构点，包括：

将在摄像机不同拍摄位置重构过的空间三维点的坐标平均值作为重构点重心，确定经过摄像机的当前位置和所述重心的第一射线，以及经过摄像机的其它位置和所述重心的第二射线，再求取第一射线与第二射线之间的夹角；

当前新增图像为图像I_m，当m/3的余数为0且所述夹角小于等于60°时，对第2、3、6、9…、m-3幅图像和当前新增图像I_m进行匹配点的比对，建立极线关系，将当前图像I_m的有关信息与之前的图像I_r所保存的有关信息分别作比对，并去除重复的重构点所对应的匹配点；

或者，当m/3的余数为1且所述夹角小于等于60°时，对第2、4、7、10…、m-3幅图像和当前新增图像I_m进行匹配点的比对，建立极线关系，将当前图像I_m的有关信息与之前所保存的图像I_r的有关信息分别作比对，并去除重复的重构点所对应的匹配点；

或者，当m/3的余数为2且所述夹角小于等于60°时，对第2、5、8、11…、m-3幅图像和当前新增图像I_m进行匹配点的比对，建立极线关系，将当前图像I_m的有关信息与之前所保存的图像I_r的有关信息分别作比对，并去除重复的重构点所对应的匹配点；

其中，m≥3、r=2、3…m-1；所述当前图像I_m的有关信息包括：当前图像I_m与图像I_（m-1）、或图像I_（m+1）与图像I_m重构的空间三维点所对应的匹配点；所述图像I_r的有关信息包括：图像I_r与图像I_（r-1）、或图像I_（r+1）与图像I_r重构的空间三维点所对应的匹配点。

5.根据权利要求1所述的图像重构方法，其特征在于，所述方法还包括：

利用Hessian矩阵提取放置于场景中的靶标的角点坐标；

利用所述角点坐标估计出靶标的角度及边长比，并比较估计出的角度与实际靶标的角度、以及边长比与实际靶标的边长比的大小。