[发明专利]一种室内场景三维建模方法及系统

说明书

本发明公开了一种室内场景三维建模方法及系统，包括以下步骤：采集环境图像，基于所述环境图像构建图像数据集；基于所述图像数据集进行特征提取与快速匹配，得到融合特征点集；基于所述融合特征点集，插入关键桢，得到局部地图；基于所述局部地图，得到全局地图。发明的建模方法，解决了深度数据的空洞修复、高精度多视点深度数据匹配、实时性重建与场景更新等关键技术问题，通过Kinect2.0深度相机搭建了一种低成本、高精度、实时性高的建模系统。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种室内场景三维建模方法及系统。

背景技术

随着科技与经济的快速发展以及各领域中市场需求的不断增强，室内场景三维建模应用于室内装修辅助设计、3D游戏开发、数字城市、智能家居等不同领域，具有较大的实用价值。其应用前景广阔：在公共安全与应急响应方面，，在紧急情况发生时，每一个待解救人员都可以被精准定位到，大到建筑物的平面位置，小到楼层和房间号。这在安保、消防等领域都有着重要的应用。同时，室内场景三维建模可以帮助移动机器人更加的智能化，从一些简单重复的动作到能够自主规划路径和任务，更少的人为参与，安全高效。但是在实现这样高智能的移动机器人过程中，其中一项关键的技术在于如何让移动机器人感知当前环境，知道自己在哪里，要去哪里，怎么去。解决这一技术问题的关键在于需要一边构建三维地图，一边计算自身的位姿。

而传统的三维建模，往往会出现地图精度与位置精度相对矛盾的情况，随着场景尺度的不断变大，其不能长期有效、稳定的工作。传统三维建模技术包括：以激光雷达为主、其他传感器辅助的方式以及以视觉传感器为主，算法和实时性要求很高的方式。但是每一种都存在一定的缺陷。例如，激光雷达可以测量不同维度的场景距离信息，并且精度高、量程远。但是在雨天、雾天其反射率变化从而影响精度，并且激光雷达成本高、体积大，不便于维护。目前比较流行的定基线的双目相机，通过立体匹配得到视差图，做立体匹配计算视差需要对每一个像素进行操作，特别费时。因此，亟需一种实时三维建模方法解决上述技术问题。

发明内容

本发明提出了一种室内场景三维建模方法及系统，用于解决现有技术中存在的问题。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：一种室内场景三维建模方法，包括以下步骤：

采集环境图像，基于所述环境图像构建图像数据集；

基于所述图像数据集进行特征提取与快速匹配，得到局部地图；

基于所述局部地图，插入关键桢，得到更新地图；

基于所述更新地图，得到全局地图。

优选地，所述环境图像包括：室内场景的彩色图和深度图。

优选地，构建所述图像数据集的方法包括：

采集室内场景的所述深度图和所述彩色图；

对所述深度图和彩色图进行预处理，得到所述图像数据集。

优选地，所述预处理包括：

对所述深度图进行空洞添补，得到修复深度图；

基于所述修复深度图和所述彩色图，得到三维彩色点云；

保存所述三维彩色点云，得到所述图像数据集。

优选地，所述特征提取和快速匹配的方法包括：

提取所述深度图和所述彩色图的特征点，得到第一特征点集和第二特征点集；

基于FLANN算法计算所述第一特征点集和所述第二特征点集的匹配点对；

基于PROSAC算法剔除误匹配点对，得到融合特征点集。

优选地，得到所述全局地图的方法包括：