[发明专利]一种基于2D视觉图像的三维重建方法

权利要求书

1.一种基于2D视觉图像的三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

利用相机采集序列图像；

对任一图像进行特征点提取，并求得任一图像对应的描述子；

根据图像的描述子之间的汉明距离并确定匹配对；

根据图像的匹配对上的特征点求得图像帧的旋转R和平移t；

根据相邻帧的图像的旋转R和平移t，求得匹配对的重投影误差，并优化旋转R和平移t；

将优化后的旋转R和平移t作为输入，提取两帧之间的边缘点，梯度较大的点作为备选点，通过得到的旋转R和平移t，对两帧之间的匹配点进行配对，配对优化关系不再是特征点配对的像素点位置，而是像素点的像素值，提取图像帧边缘点并最优化光度误差，从而匹配边缘点，其表达式为：

其中，E_pj表示需要求解的最小化能量方程，ω_p表示权重函数，c表示常数，其取1.2，▽I_i(p)表示点p的梯度，N_P表示边缘点周围的8个点，(I_j[p_j])表示点p的在图像I中的像素值，a和b分别表示求解的两个变量，代表了其物体本身的光度值，t'表示图像的曝光时间，|| ||_γ为Huber惩罚函数；

对匹配上的边缘点进行三角测量从而得到稠密三维点云，以实现三维重建。

2.根据权利要求1所述的一种基于2D视觉图像的三维重建方法，其特征在于，所述利用相机采集序列图像，采用数个相机并以不低于30帧/秒的速度对目标区域进行图像采集。

3.根据权利要求2所述的一种基于2D视觉图像的三维重建方法，其特征在于，还包括配置惯性测量单元或GPS模块获取相机拍摄的图像的位置。

4.根据权利要求1所述的一种基于2D视觉图像的三维重建方法，其特征在于，所述对任一图像进行特征点提取，并求得任一图像对应的描述子，其表达式为：

其中，p(x)和p(y)分别为点x和点y的像素值，n表示特征点对数，f(m)表示描述子。

5.根据权利要求1所述的一种基于2D视觉图像的三维重建方法，其特征在于，所述根据图像的匹配对上的特征点求得图像帧的旋转R和平移t，其表达式为：

E＝t^{^}R,F＝K^-TEK^-1,

其中，E表示本质矩阵，F表示基础矩阵，K表示相机内参矩阵，x₁和x₂是特征点的归一化坐标，p₁和p₂是特征点的像素坐标。

6.根据权利要求1所述的一种基于2D视觉图像的三维重建方法，其特征在于，所述得匹配对的重投影误差e_ij，其表达式为：

其中，p_i表示第i点的像素值，p_j表示第j点的像素值，R_i表示第i点的旋转，t_i表示第i点的平移。