[发明专利]深度图获得方法及系统及无人机正射图生成方法及介质

权利要求书

1.深度图获得方法，其特征在于，所述方法包括：

利用无人机在多个位置拍摄同一场景，得到多幅图片；

通过特征点匹配，得到不同图片间的若干匹配对，以及图片之间是否有重叠；

基于匹配结果，进行运动恢复计算得到所有图片的相机外参数和稀疏空间点云；

对所有图片进行多视角立体几何计算，得到所有图片对应的稠密深度图；

其中，在多视角立体几何计算过程中，使用块匹配进行像素间的匹配，块匹配通过去均值NCC正则化处理为像素点深度测量添加空间约束。

2.根据权利要求1所述的深度图获得方法，其特征在于，块匹配处理时构建空间正则化项，使用关于深度距离的线性函数进行正则化处理。

3.根据权利要求2所述的深度图获得方法，其特征在于，本方法采用归一化互相关匹配法进行块匹配处理。

4.根据权利要求3所述的深度图获得方法，其特征在于，本方法使用式(1)中的线性函数来进行正则化处理：

ncc_norm＝(k1△d+bias)ncc(1)

其中，△d＝|d-d_m|，k1为线性函数的斜率，bias为线性函数的偏置，ncc为通过去均值NCC计算获得的值，d为用当前像素作为匹配点所测得的深度，d_m为预测深度。

5.根据权利要求3所述的深度图获得方法，其特征在于，本方法使用式(2)中的线性函数来进行正则化处理：

ncc_norm＝(k1l+bias)ncc  (2)

其中，k1为线性函数的斜率，bias为线性函数的偏置，ncc为通过去均值NCC计算获得的值，l为匹配点与预计匹配点的像素距离。

6.深度图获得系统，其特征在于，所述系统包括：

图片获得单元，用于利用无人机在多个位置拍摄同一场景，得到多幅图片；

特征点匹配单元，用于通过特征点匹配，得到不同图片间的若干匹配对，以及图片之间是否有重叠；

运动恢复计算单元，用于基于匹配结果，进行运动恢复计算得到所有图片的相机外参数和稀疏空间点云；

多视角立体几何计算单元，用于对所有图片进行多视角立体几何计算，得到所有图片对应的稠密深度图；

其中，在多视角立体几何计算过程中，使用块匹配进行像素匹配，块匹配通过去均值NCC正则化处理为像素点深度测量添加空间约束。

7.根据权利要求6所述的深度图获得系统，其特征在于，本系统使用式(1)中的线性函数来进行正则化处理：

ncc_norm＝(k1△d+bias)ncc(1)

其中，△d＝|d-d_m|，k1为线性函数的斜率，bias为线性函数的偏置，ncc为通过去均值NCC计算获得的值，d为用当前像素作为匹配点所测得的深度，d_m为预测深度。

8.根据权利要求6所述的深度图获得系统，其特征在于，本系统使用式(2)中的线性函数来进行正则化处理：

ncc_norm＝(k1l+bias)ncc  (2)

其中，k1为线性函数的斜率，bias为线性函数的偏置，ncc为通过去均值NCC计算获得的值，l为匹配点与预计匹配点的像素距离。