[发明专利]一种基于单目视觉的车辆重构算法

摘要

一种基于单目视觉的车辆重构算法，其步骤为：采用SIFT算子作为图像特征点的提取与匹配算法；采用基于标定物的摄像机标定方法，通过SIFT算子得到的特征匹配点计算摄像机的内参数和外参数；基于布尔图像的图像背景分割方法，将目标车辆从复杂的背景中提取出来；采用基于几何学的分层量化和表面分割方法得到车辆的3D模型。有益效果是：首次提出了一种新型的基于单目视觉的3D模型重建的整体算法框架，并首次将之应用到车辆的3D重建；通过空间点与投影点的关系建立摄像机内、外参数的超定方程，有效地提高了计算精度和计算速度；提出了AND-OR树车辆表面重组最优搜索算法，能够有效准确地搜索出最优的车辆表面形状，并且提高搜索速度和搜索的准确度。

主权项

一种基于单目视觉的车辆重构算法，其主要特征在于：其内容包括如下步骤：步骤一、特征点的提取与匹配所述的特征点的提取与匹配是指采用基于尺度空间不变性的SIFT算子的特征转换算法；SIFT算子特征点提取是指将图像中感兴趣的可以更有效描述图像内容及结构的特征找出来，如图像中的边缘、角点、兴趣点；SIFT算子特征点的匹配是指根据所选择特征的值，建立特征点间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的成像点对应起来，并由此得到相应的视差图像；步骤二、摄像机标定所述的摄像机标定是指采用基于标定物的摄像机标定方法，通过摄像机拍摄到的图片得到摄像机的内参数和外参数；所述的基于标定物的摄像机标定方法是指使用结构已知的标定参照物,通过建立标定参照物上三维坐标已知的点与其图像点的对应约束关系,利用空间点与图像点的共线性方程计算摄像机模型的内外参数，利用光束平差法实现相机内外参数的校准；所述摄像机的内参数是指摄像机坐标系与世界坐标系之间进行变换时所需要的一个3×3的旋转矩阵R和一个3×1的平移矢量T；所述摄像机的外参数是指有效焦距f、像面中心坐标(u₀,v₀)、径向畸变修正系数、切向畸变修正系数、仿射畸变和非正交畸变修正系数；步骤三、目标车辆与背景分割所述的目标车辆与背景分割是指采用基于布尔图像的图像分割算法(BMS)；所述的目标车辆与背景分割是指进行车祸过程的三维重建时，首先要将目标车辆的轮廓从背景中提取出来，这就需要对车祸过程中的图片进行图像分割；所述的布尔图像是指对图片的每个颜色通道设置一个阀值来得到二值化的图像；通过这种方法能够有效的将目标车辆与背景分割开来；步骤四、车辆外形轮廓的模型重建所述的车辆外轮廓的模型重建是指采用基于几何模型分层量化和表面空间分割方法实现车辆的几何模型重建；所述的表面空间分割是指将车辆表面的不同几何形状从车辆整体上提取出来，将车辆表面整体分割成多个不同几何形的小部分；所述的几何模型分层量化是指将车辆表面分割出来的每一个小部分量化为不同的各种参数，例如：位置、位置方向和几何图形的尺寸；最后将每个量化后的几何图形再重新映射到车辆的每一部分得到几何图形描述的车辆的3D模型。