[发明专利]一种航拍影像三维重建的全局运动初始化方法和系统

说明书

本发明涉及一种航拍影像三维重建的全局运动初始化方法和系统。该方法包括：1)对连续帧图像进行特征提取，并对提取的特征点进行匹配；2)基于连续帧图像的特征点计算相机旋转量；3)计算连续帧图像的相机光心在世界坐标系的位置；4)根据计算出的相机旋转量和光心位置，进行三维点云的重建。本发明能够计算出所有相机位姿、并且具有能够实现快速求解的特点，实现了同时定位与建图的快速初始化；基于此初始化方法，航拍影像所对应的场景的三维模型重建缺失的部分可以得到补齐。

技术领域

本发明属于计算机图形学、同时定位与建图技术领域，具体涉及一种航拍影像三维重建的全局运动初始化方法和系统。

背景技术

基于航拍并重建出的三维模型往往会在初始采集得到的数据部分造成重建出的三维模型的部分缺失，模型缺失的部分对应的是在航拍时飞机或无人机起飞时拍摄到的部分。这是因为在无人机起飞并开始拍摄时，通过同时定位与建图方法可能无法快速给出有效的初始化。而同时定位与建图(SLAM)没有给出有效初始化的原因是无人机在飞行时基本只保持了一个方向的平移运动，而且被拍摄的场景近似于一个平面。在这种情况下使用惯常的单应矩阵描述两帧之间的相对运动，在将单应矩阵分解为两帧之间的相对旋转和相对平移时，会导致出现两个歧义解，这两个歧义解在数学上对应着完全相同的重投影误差和三维点的相对深度，但是却描述了两种不同的相对运动。因此系统难以判断哪种相对运动是对的，从而造成这种难以完成运动初始化的问题，并且导致最后生成的航拍场景的三维模型在初始部分有数据的缺失现象。

运动恢复结构(SFM)算法包含增量式运动恢复结构和全局运动恢复结构两种。增量式运动恢复结构利用双视图几何得到两帧之间的相对运动。假设第i帧位姿已知，通过两帧之间的相对运动计算出第i+1帧相对全局坐标系的位姿。然后通过bundle adjustment(即光束平差法)来消除增量式重建带来的累计误差。全局运动恢复结构在利用双视图几何得到两帧之间的相对运动之后，并不直接计算出每一帧相对于世界坐标系的相对位姿，而是通过帧与帧之间的相对位姿构建线性方程组，通过解线性方程组的方法计算每一帧在世界坐标系下面的位姿，在计算完位姿之后再进行三维点云的重建以及后续的三维重建。

从上面的介绍可以看出，全局运动恢复结构不像增量式重建一样，每一帧都要运行一次bundle adjustment。全局运动恢复结构相比增量式方法速度很快(Pierre Moulon,Pascal Monasse and Renaud Marlet.“Global fusion of relative motions forrobust,accurate and scalable structure from motion”.In:Computer Vision(ICCV),2013IEEE International Conference on,2013:3248–3255.)，但是由于bundleadjustment次数较少，精度略逊于增量式重建。

发明内容

为了消除基于航拍场景的三维模型重建在初始部分有数据缺失的现象，本发明提出一种基于运动恢复结构的快速初始化方法和系统。出于速度上的考虑，在本发明中选用全局运动恢复结构的方法，而精度上的缺失将在初始化完成之后建图部分通过bundleadjustment来弥补。

本发明采用的技术方案如下：

一种航拍影像三维重建的全局运动初始化方法，包括以下步骤：

1)对连续帧图像进行特征提取，并对提取的特征点进行匹配；

2)基于连续帧图像的特征点计算相机旋转量；

3)计算连续帧图像的相机光心在世界坐标系的位置；

4)根据计算出的相机旋转量和光心位置，进行三维点云的重建。

进一步地，步骤1)使用ORB特征点提取方法或者GPU加速的GPU-SIFT特征点提取方法进行特征提取。