[发明专利]一种融合附加信息的大场景三维重建方法

权利要求书

1.一种融合附加信息的大场景三维重建方法，所述附加信息包括拍摄图像时与图像同步存储的GPS、惯性测量单元信息、指南针角度以及可交换图像文件，该方法包括以下步骤：

步骤1，提取所有图像的SIFT点，进行图像匹配，构建外极几何图，得到对应于所有三维场景点的轨迹；

步骤2，根据惯性测量单元信息或者指南针角度得到每幅图像的初始旋转矩阵，迭代地搜寻所述外极几何图中可靠的连接边，并利用所述可靠的连接边进行全局优化，得到优化后的绝对旋转矩阵；

步骤3，初始化摄像头的中心为对应图像的GPS，根据图像初始焦距信息，旋转矩阵和摄像头中心位置得到每幅图像的初始投影矩阵，根据这些投影矩阵和三维场景点的轨迹迭代地三角化和捆绑调整。

2.根据权利要求1所述的融合附加信息的大场景三维重建方法，其中所述步骤1进一步包括下列步骤：

提取所有图像的SIFT特征点，根据所述图像SIFT特征点建立图像语义树，得到初始的匹配图像对，然后再根据GPS去除距离较远的图像对，对剩余的图像对进行特征匹配；

将图像作为外极几何图的顶点，根据5点法求取两幅图像的极几何关系，如果他们之间匹配特征点超过20个，这两幅图像之间有边连接，以此得到外极几何图；

在由此得到的所述外极几何图上，构建场景对应的三维场景点轨迹。

3.根据权利要求1所述的融合附加信息的大场景三维重建方法，其中所述步骤2进一步包括下列步骤：

将全局坐标系与GPS坐标系设为一致，在这个全局坐标系下定义初始旋转矩阵，根据步骤1中得到的所述外极几何图，每条边定义一个残差：

∈ij=||Rij-RiTRj||F]]>

其中，R_ij表示两幅图像i与j之间的相对旋转矩阵，R_i与R_j分别表示图像i与图像j的绝对旋转矩阵，||*||_F表示矩阵的F范数，当残差∈小于阈值T时，认为该条边是当前可靠边；其中，T的计算方法如下：

min{T(p):sum(δij(p))≥α*M,i,j=1,...,N};]]>

其中，M表示外极几何图中边的总数目，N表示图像的总数目；p表示第p次迭代；是一个0-1函数，当在第p次迭代，外极几何图中的边ij的残差∈_ij大于T时设为1，否则为0；α为一个预设的阈值，初始值定为0.9；

迭代进行上述操作，每次都要重新确定哪些边是当前可靠边，然后优化这些当前可靠边获取摄像头旋转矩阵，直到相邻两次迭代中当前可靠边不再发生变化时迭代收敛。