[发明专利]一种基于三维重建的序列图像自动拼接方法

权利要求书

1.一种基于三维重建的序列图像自动拼接方法，用于对壁画的分块拍摄图像进行整体拼接，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1、对输入的n幅图像分别提取尺度不变特征变换特征点；

S2、构建k-d树算法，为每个特征点搜寻k个最近匹配点；

S3、根据特征点匹配情况，选取每幅图像对应的m幅候选匹配图像，并利用随机抽样一致RANSAC算法估计相机初始参数，通过概率模型验证图像匹配的正确性；

S4、搜索并记录每幅图像的候选匹配图像集；

S5、对候选匹配图像集考虑相机初始参数利用运动结构重建SfM算法进行三维重建，得到反投射后的三维平面；

S6、求解三维平面对应的二维参考平面；

S7、将二维参考平面投影至指定二维坐标平面；

S8、求解每幅图像的镜像畸变参数，优化相邻图像间的拼接效果；

S9、基于多波段融合算法Multi-band blending，实现全景图像的自动拼接。

2.根据权利要求1所述的一种基于三维重建的序列图像自动拼接方法，其特征在于，步骤S6具体为：利用最小二乘法求解所述三维平面与二维参考平面之间的最小化距离，求解二维参考平面方程，其中最小化距离公式为：

minxi′∈x′Σ11+||x*′-xi′||2·d(xi′,L*)]]>

其中，x_i'是点云中与第i个特征点相匹配的三维点，x′_*代表点云的中心，d(x′_i,L^*)是点x_i'到拟合平面的距离。

3.根据权利要求1所述的一种基于三维重建的序列图像自动拼接方法，其特征在于，步骤S7具体为：对于候选匹配图像集应用Moving DLT算法将候选匹配图像集中的每一个图像分割成100×100共10000个网格区块，对每一个网格区块计算单应性矩阵，并进行投影变换，投影至指定二维坐标平面。

4.根据权利要求1所述的一种基于三维重建的序列图像自动拼接方法，其特征在于，步骤S8中利用光束法平差最小化公式求解每幅图像的相似性变换矩阵，得到每幅图像的镜像畸变参数。