[发明专利]一种基于无人机图像的风力发电叶片三维重构方法在审
| 申请号： | 201910357738.6 | 申请日： | 2019-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN110070559A | 公开（公告）日： | 2019-07-30 |
| 发明（设计）人： | 闫哲;李福君 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/13 | 分类号： | G06T7/13;G06T7/33;G06T17/00;G06T17/30;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 角点 风力发电叶片 无人机图像 点云数据 三维重构 尖锐度 算法 匹配 一一对应关系 边缘轮廓线 图像特征点 有效的图像 单一像素 简化模型 两幅图像 轮廓追踪 匹配算法 三维模型 粗匹配 可视化 匹配对 网格化 构建 邻域 图像 视角 清晰 | ||
1.一种基于无人机图像的风力发电叶片三维重构方法，其特征在于，包含以下步骤：
图像特征点匹配；
点云数据获取；
点云数据网格化，构建三维模型。
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机图像的风力发电叶片三维重构方法，其特征在于，所述步骤A采用基于图像尖锐度的角点匹配算法实现。
3.根据权利要求2所述的一种基于无人机图像的风力发电叶片三维重构方法，其特征在于，所述步骤A具体是：将Canny边缘检测算子和8邻域轮廓追踪算法相结合提取单一像素级较清晰的边缘轮廓线，然后利用简单有效的图像尖锐度算法提取角点，最后进行角点的粗匹配和精匹配，建立不同视角的两幅图像中感兴趣角点的一一对应关系，获得较精准的角点匹配对。
4.根据权利要求1所述的一种基于无人机图像的风力发电叶片三维重构方法，其特征在于，所述步骤B采用从运动中恢复结构的方法实现。
5.根据权利要求4所述的一种基于无人机图像的风力发电叶片三维重构方法，其特征在于，所述步骤B具体是：在图像特征匹配获得特征点匹配结果的基础上采用从运动中恢复结构的方法从图像中获取稀疏的三维点云，然后通过PMVS对稀疏的点云进行扩充从而获得稠密的点云数据。
6.根据权利要求1所述的一种基于无人机图像的风力发电叶片三维重构方法，其特征在于，所述步骤C采用Crust 算法网格化点云数据。
7.根据权利要求6所述的一种基于无人机图像的风力发电叶片三维重构方法，其特征在于，所述步骤C具体是：在获得稠密的点云数据之后，通过网格化点云数据对空洞进行填充，简化模型，得到最终三维模型。
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