[发明专利]一种3D模型与二维图像的虚实配准方法

权利要求书

1.一种3D模型与二维图像配准方法，其特征是具体步骤如下：

1）对通过有多视几何关系的多幅图像求解摄像机内参数和外参数

1-1)提取SIFT特征描述;

1-2)再用KD-树进行特征点匹配;

1-3) 采用RANSAC框架通过8点法估计基础矩阵来去掉噪声匹配点对;

1-4) 选择共有特征点最多的两幅图像，再通过上步得到的基本矩阵F，按估计的摄像机参数算出本质矩阵E，估计一对摄像机之间的相对位置，得到摄像机位置旋转和平移参数;

1-5) 初始化摄像机内参数，将上述外参数以及内参数、所有特征点的投影坐标和世界坐标作为初始值，用稀疏Levenberg-Marquardt方法进行集束优化;

1-6) 再选择另一幅图片，根据已算出的空间特征点及特征点跟踪关系用RANSAC方法求解此摄像机投影矩阵，得到摄像机内外参数初始值，将其加入到优化框架下，转步骤1-5）继续优化；

1-7) 直到所有的图片处理完毕，得到所有摄像机的外参数，外参数为多幅图片视点的旋转平移的相对位置；

2）变换三维重建坐标下的摄像机视点到3D模型坐标的视点

根据预先测量好的摄像机的经纬度坐标找到多个视点的相对位置到3D模型的相对变换关系，变换关系为旋转、平移、缩放，将视点位置变换到3D模型中；将测量的摄像机经纬度坐标转换成模型坐标系中的坐标时，采用高斯-克吕格投影（Gauss-Kruger projection）；用最小二乘法求B_iHb_i=0中转换矩阵H的初始值，其中，b_i为摄像机位置的归一化的相对三维坐标，B_i为经纬度转换后的模型坐标系中的坐标；再用Levenberg-Marquardt非线性求得更优的转换矩阵H，在非线性迭代中H保持转换后坐标轴的正交性和比例的一致性；

3）在预先生成所监视场景的3D模型中设置变换后的视点，得到相应视点下三维图形渲染显示后的二维视图，即对应二维图像的已经配准的虚像。