[发明专利]一种基于双层过滤的单目相机序列图像三维重构方法

权利要求书

1.一种基于双层过滤的单目相机序列图像三维重构方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：采用单目相机，采集目标的序列图像数据，并采用中值滤波对序列图像数据进行去噪；之后对单目相机进行标定，之后进行稀疏点云重构：

步骤2：对于步骤1中得到不同图像对应的位姿信息和稀疏点云，先用CMVS算法聚簇用来加速处理稠密点云重建的速度，再用PMVS算法得到场景的稠密点云；

步骤3：对于步骤2得到的PMVS生成的稠密点云进行过滤，得到待重构物体的主体三维点云信息，通过三角化得到物体的三维表面，该操作使用Poisson重构；

对Poisson重构生成结果中多余的曲面点进行过滤删除后，再对被删除的离群点相关的三角面信息进行删除，得到三维模型的可见外壳；

步骤4：对Poisson重构出来的三角网格模型进行纹理映射，首先对模型的每个三角形网格选取不同的纹理，然后通过映射关系批量映射到模型表层，获得三维模型。

2.根据权利要求1所述基于双层过滤的单目相机序列图像三维重构方法，其特征在于：所述步骤的基于序列图像的稀疏点云三维重构为：1)对序列图像集使用SIFT特征进行特征提取与匹配；2)由相机内部参数和对极几何进行双目三维重建；3)由双目三维重建结果扩展到多目三维重建；4)集束优化。

3.根据权利要求1所述基于双层过滤的单目相机序列图像三维重构方法，其特征在于：所述步骤2的扩展和过滤操作循环三次。

4.根据权利要求1所述基于双层过滤的单目相机序列图像三维重构方法，其特征在于：所述模型的表面三角网格在各个视图中分为可见和不可见，而可见又分为完全可见和部分可见，在每幅视图中只对可见的三角面和部分可见的三角面提供候选纹理。