[发明专利]基于三焦点张量的特征点三维重建方法

摘要

本发明涉及一种基于三焦点张量的特征点三维重建方法，包括以下步骤：在被测物体表面设置编码点、标记点及标尺；用数码相机多角度拍摄被测物照片输入到计算机进行图像处理得到图像中的坐标{xd，x′d，x″d}；根据上述图像坐标{xd，x′d，x″d}所有图像进行重新排序并进行归一化处理；分别计算各组图像的三焦点张量，确定编码点和标记点的三维点坐标；将各组三维点坐标得到各点在统一坐标系下的三维点坐标(x，y，z)；根据标尺计算长度和实际长度的比值得到度量空间下的新三维点坐标(x’，y’，z’)；集束调整上述新三维点坐标(x’，y’，z’)，得到整体优化的三维点坐标。本发明三维点的计算精度高，使用简单、便于操作，只需一台便携式数码相机、一台普通的笔记本电脑、一组编码点和标记点以及一根标尺。

主权项

一种基于三焦点张量的特征点三维重建方法，其特征在于包括以下步骤：在被测物体表面设置编码点，同时在编码点之间的区域内设置多个标记点；在被测物体旁设置标尺；用标定内参数后的数码相机多角度拍摄被测物照片，每相邻三幅照片之间有重叠编码点区域，将上述各幅照片输入到计算机进行图像处理得到所有编码点及标记点在各自图像中的坐标{xd，x′d，x″d}；根据上述图像坐标{xd，x′d，x″d}按照各幅图像之间重复编码点的多少将所有图像进行重新排序，将重新排序的图像每三幅为一组进行归一化处理；分别计算进行归一化处理后各组图像的三焦点张量，得到各组图像的相机外参数矩阵，确定编码点和标记点的三维点坐标；将各组三维点坐标以重新排序的第一组图像计算的三维点为基准拼合在统一的坐标系下，得到各点在统一坐标系下的三维点坐标(x，y，z)；根据标尺计算长度和实际长度的比值，更新所有三维点坐标，得到度量空间下的新三维点坐标(x’，y’，z’)；集束调整上述新三维点坐标(x’，y’，z’)，得到整体优化的三维点坐标。