[发明专利]一种鲁棒的大场景稠密三维重建方法

权利要求书

1.一种鲁棒的大场景稠密三维重建方法，其特征在于包括以下步骤：

1）充分考虑尺度、基线、覆盖面积等因素的鲁棒邻居图像选取；

2）使用DAISY特征差异的自我加权的代价匹配函数和PatchMatch信息传播框架来计算深度值；

3）利用图像间的一致性优化和融合深度图；

4）根据重建三维点精度去除冗余三维点信息。

2.根据权利1所述的一种鲁棒的大场景稠密三维重建方法，其特征在于所述的充分考虑尺度、基线、覆盖面积等因素的鲁棒邻居图像选取，选图权重公式定义为：

其中，可见三维点的图像数量权重定义为：；三维点与两摄像机中心所成夹角权重定义为：；两幅图像尺度权重定义为：，其中，S_R(p)表示空间三维点p在图像R上的尺度；图像间覆盖面积权重定义为：。

3.根据权利1所述的一种鲁棒的大场景稠密三维重建方法，其特征在于所述的使用DAISY特征差异的自我加权的代价匹配函数来计算深度值，匹配代价函数定义为：

             

其中，，D_R(x_R)表示图像点x的DAISY特征，x_R和x_I可以通过单应矩阵计算得到，同时提取图像和它邻居图像的DAISY特征，然后进行匹配，利用PatchMatch信息传播框架进行深度值计算，首先随机初始化深度值和法向量，然后邻居点扩散可靠的深度值，最后进行多次随机扰动获得精确的深度值。

4.根据权利1所述的一种鲁棒的大场景稠密三维重建方法，其特征在于所述的利用图像间的一致性优化和融合深度图，对于每个深度值，如果满足则保留该值，否则删除该点深度值，n定义为：

其中，δ(.)是狄拉克雷Delta函数，τ是阈值为常数。

5.根据权利1所述的一种鲁棒的大场景稠密三维重建方法，其特征在于所述的根据重建三维点精度去除冗余三维点信息，先利用深度值和摄像机参数把图像点反投影回三维空间得到三维模型，因为同一个三维点在多幅图像中可见，故反投影回三维空间后得到的模型同一个位置会有多个三维点，故需要删除冗余的点，删除后即可以得到最后的三维点云模型，这里考虑保留精度最高的那个点，三维点的精度定义为：

。