[发明专利]一种反射式的曲面三维重建标签方法和装置

权利要求书

1.一种反射式的曲面三维重建标签方法，获取一个或者多个摄像头所拍摄到包含曲面标签图案的一组待检测图像，并提取待检测图像中的特征点和标准平面标签图像中的特征点，进行待检测图像的特征点和标准平面标签图像中的特征点之间的映射匹配，其特征在于，方法包括：

将待检测图像和标准平面标签图像，按照预设的尺寸分为多个网格，记录各网格中所携带的特征点；

依据待检测图像的特征点和标准平面标签图像中的特征点之间的映射匹配关系，获取待检测图像中各网格相对于标准平面标签图像中各网格的特征点映射分布；

根据所述特征点映射分布计算得到各网格可被正确匹配的概率，筛选出正确匹配概率超过预设阈值的一组或者多组网格，以及对应所述一组或者多组网格内部的经过筛选后的剩余映射匹配特征点；

根据所述一组或者多组网格内部的剩余映射匹配特征点，计算待检测图像上点的三维点云；根据所述三维点云拟合成曲面，反投影到平面上和标准的标签图做比对，得到标签的不良信息。

2.根据权利要求1所述的反射式的曲面三维重建标签方法，其特征在于，根据所述特征点映射分布计算得到各网格可被正确匹配的概率，具体包括：

对应于待检测图像中的第一九宫格的格心特征点总数为Num_T_l，落入标准平面标签图像中第二九宫格的格心的数目为Num_H_l；落入到第二九宫格的格心的邻接网格中的数目为Num_A_l；未落入第二九宫格的数目为Num_L_l；第二九宫格的格心特征点总数为Num_T_r；落入第一九宫格的格心的数目为Num_H_r；落入到第一九宫格的格心的邻接网格中的数目为Num_A_r；未落入第一九宫格的数目为Num_L_r；得到左右网格能够匹配得上的概率被计算为：

其中k为邻接落入的加权系数。

3.根据权利要求1所述的反射式的曲面三维重建标签方法，其特征在于，所述根据所述一组或者多组网格内部的剩余映射匹配特征点，计算待检测图像上点的三维点云，具体包括：

其中，dx、dy、u₀、v₀和f为相机的内部参数；R和t为相机在世界坐标系上的旋转和平移；u和v为在待检测图像上的映射匹配特征点的像素坐标；Xw,Yw,Zw为待求解的三维空间坐标。

4.根据权利要求1所述的反射式的曲面三维重建标签方法，其特征在于，所述标签的不良信息包括：破损的位置区域和/或标签的斜歪程度。

5.根据权利要求1所述的反射式的曲面三维重建标签方法，其特征在于，所述预设阈值通过实时计算得到，具体的：

按照计算得到的各网格的概率值分布；

根据当前所需的特征点数量，计算所要选择的所述预设阈值的参数值。

6.一种反射式的曲面三维重建标签装置，其特征在于，包括特征点获取模块、特征点筛选模块和三维点云分析模块，且依次相连，具体的：

所述特征点获取模块，用于获取一个或者多个摄像头所拍摄到包含曲面标签图案的一组待检测图像，并提取待检测图像中的特征点和标准平面标签图像中的特征点，进行待检测图像的特征点和标准平面标签图像中的特征点之间的映射匹配；

所述特征点筛选模块，用于将待检测图像和标准平面标签图像，按照预设的尺寸分为多个网格，记录各网格中所携带的特征点；依据待检测图像的特征点和标准平面标签图像中的特征点之间的映射匹配关系，获取待检测图像中各网格相对于标准平面标签图像中各网格的特征点映射分布；根据所述特征点映射分布计算得到各网格可被正确匹配的概率，筛选出正确匹配概率超过预设阈值的一组或者多组网格，以及对应所述一组或者多组网格内部的经过筛选后的剩余映射匹配特征点；

所述三维点云分析模块，用于根据所述一组或者多组网格内部的剩余映射匹配特征点，计算待检测图像上点的三维点云；根据所述三维点云拟合成曲面，反投影到平面上和标准的标签图做比对，得到标签的不良信息。