[发明专利]一种三维场景重构方法和装置

说明书

本申请实施例属于无人机自动导航领域，涉及三维场景重构方法，包括：对至少一组双目相机进行相机标定，以修正双目相机的两组摄像头具有相同的视网膜平面；连续通过双目相机获取第一视频图像和第二视频图像；对第一视频图像和第二视频图像的特征因子匹配，以生成基于第一视频图像和第二视频图像的视差图；根据连续多组的视差图提取的视差，计算图像的深度数据，以生成深度图；根据深度图中揭示的图像深度数据进行图像的点云对齐和拼接，以重构三维曲面；绘制三维空间，以实现三维场景的重构。本申请还涉及一种三维场景重构装置。本申请提供的技术方案能够快速有效的实现三维场景的重构，并且开销远低于现有的常规三维场景重构方案。

技术领域

本申请涉及无人机自动导航领域，更具体地，涉及一种三维场景重构方法和装置。

背景技术

无人机因其使用的便捷性和成本低廉受到了大范围的应用，随着无人机的保有量持续增多，尤其是很多无人机的使用场景是人口密集，高大建筑集中的城市和工业区，以及一些林场和地貌复杂的野外环境，在这些环境当中进行无人机的导航作业，仅靠人工显然难度太大，对操作者的驾驶专业度要求极高，需要提供能够自动导航的无人机平台，在无人机自动导航的过程当中，需要对周围的环境进行精确的判定，具体的，需要采用三维重建的方式将周遭的环境数字化，以备无人机导航使用。现有的三维重建的方式包括通过三维物体的断层扫描，并对提取的图层连接和三角化，以获取三维物体的内部结构和形态；利用探针或激光等具备明确指向性的手段，获取三维物体表面的点阵，整体进行三角化，以获取精确的三维物体外在形态；通过三维扫描获取物体的点云数据，进行重构生成三维物体的三维数据，以上三种现有的三维扫面方法，三维成像速度慢并且成本高，通过双目视觉的重建方式进行三维重建，素材中物理信息更为丰富，需要处理的图像数据少，对硬件的投入要求低，成本低速度快，除了无人机的应用场景之外，还适合对信息实时性要求较高的其他三维重建使用场景。

发明内容

本申请实施例所要解决的技术问题是提供一种能够低开销的快速进行三维场景重构的方案。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种三维场景重构方法，采用了如下所述的技术方案：

一种三维场景重构方法，该方法包括：对至少一组双目相机进行相机标定，以修正双目相机的两组摄像头具有相同的视网膜平面；连续通过双目相机获取第一视频图像和第二视频图像；对第一视频图像和第二视频图像的特征因子匹配，以生成基于第一视频图像和第二视频图像的视差图；根据连续多组的视差图提取的视差，计算图像的深度数据，以生成深度图；根据深度图中揭示的图像深度数据进行图像的点云对齐和拼接，以重构三维曲面；绘制三维空间，以实现三维场景的重构。

进一步的，在根据深度图中揭示的图像深度数据进行图像的点云对齐和拼接，以重构三维曲面之后，绘制三维空间，以实现三维场景的重构之前，该方法还包括：根据第一视频图像和第二视频图像的纹理信息，生成纹理矩阵以进行纹理贴图，并具体包括：根据第一视频图像和第二视频图像中特征因子的纹理信息确定特征因子在光源视点下的纹理坐标；通过opengl算法和光源视点下的纹理坐标，生成视点位置下的纹理坐标；根据纹理坐标生成纹理阴影地图，并生成纹理矩阵；将纹理矩阵与三维曲面数据相关联。

进一步的，所述对第一视频图像和第二视频图像的特征因子匹配，以生成基于第一视频图像和第二视频图像的视差图，具体包括：提取第一视频图像和第二视频图像中的特征因子；将第一视频图像和第二视频图像中的特征因子相匹配，以关联第一视频图像和第二视频图像所拍摄的物理位置；根据特征因子在第一视频图像中和第二视频图像中的位置差异，汇聚以生成视差图。