[发明专利]一种基于改进Sift算法的单目视觉三维重建方法

权利要求书

1.一种基于改进Sift算法的单目视觉三维重建方法，其特征在于，包含以下步骤：

A、摄像机标定；

B、图像特征提取与匹配；

C、特征提取与SIFT算法改进；

D、三维重建。

2.根据权利要求1所述的一种基于改进Sift算法的单目视觉三维重建方法，其特征在于，所述步骤A具体是：选取标定板，从多个角度拍摄得到标定板的图像，分别检测出图像中的特征点，再根据选定的标定计算方法求取摄像机内参数和摄像机外参数，完成摄像机标定。

3.根据权利要求1所述的一种基于改进Sift算法的单目视觉三维重建方法，其特征在于，所述步骤B具体是：选取合适的图像特征，研究图像特征提取方法以及图像特征描述方法，得到图像的目标特征点集，再进行特征匹配，进行软件设计，应用Halcon图像处理软件，编写程序，完成图像特征提取与匹配技术的实现，并选取多种算法进行对比试验。

4.根据权利要求1所述的一种基于改进Sift算法的单目视觉三维重建方法，其特征在于，所述SIFT算法改进具体包括以下步骤:S1、采用单目相机从多角度采集图像，对其中任意两幅目标图像和图像应用SIFT算子检测极值点，并筛选得到的特征点，得到SIFT特征点对集和，S2、计算相位一致性能量信息矩阵；S3、设定阈值为0.01与0.05之间的值，与计算得到的相位一致性能量信息矩阵进行比较，剔除最大矩离低于阈值的SIFT特征点对集，得到待匹配的特征点对集和；S4、进行立体匹配，计算欧氏距离最近点与次近点的比值与设定的阈值进行对比，判断SIFT特征点对的相似程度，若比值小于设定的阈值，则特征点对匹配成功，否则失败；S5、计算每个匹配点的肯德尔系数，并计算其约束阈值，剔除肯德尔系数小于阈值的匹配点，从而得到最终的匹配点对集。

5.根据权利要求4所述的一种基于改进Sift算法的单目视觉三维重建方法，其特征在于，所述步骤C还需要完成对比试验, 验证改进算法的可行性。

6.根据权利要求1所述的一种基于改进Sift算法的单目视觉三维重建方法，其特征在于，所述步骤D具体是：利用投影矩阵，结合前面得到的匹配点对集计算出物体的三维空间点坐标，然后对确定坐标值的三维点云进行三角剖分，重构空间物体的表面信息，将摄像机拍摄出的图像中选择其中一幅最合适的，将该图上场景的纹理，映射到三维模型中，恢复出三维场景信息。

7.根据权利要求6所述的一种基于改进Sift算法的单目视觉三维重建方法，其特征在于，所述步骤D需要进行软件设计，应用Halcon图像处理软件，完成三维重建技术实现，并通过基于不同特征提取匹配算法的三维重建结果对比，进一步验证改进算法的可行性。