[发明专利]一种实时大规模场景三维扫描建模方法及系统

摘要

本发明涉及一种实时大规模场景三维扫描建模方法及系统，所述方法包括如下步骤：获取RGB‑D视频流；对上述视频流进行全局相机姿势优化，获取全局相机预测位置；根据所述全局相机预测位置，进行全局优化的三维扫描建模。本发明实现实时的、终端到终端的建模。因此，本发明不依赖于局部的相机追踪，而是时刻保持全局最优的相机定位。本发明提出并开发了一个结合了稀疏特征点、稠密几何以及颜色信息的并行优化建模系统，它同时可以实时的预测全局最优的相机位置，并且支持相机重定位、实时更新全局一致的最优三维模型。本发明的系统应用于大规模的室内扫描，能够获得高质量的三维模型。

主权项

1.一种实时大规模场景三维扫描建模方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：获取RGB‑D视频流；对上述视频流进行全局相机姿势优化，获取全局相机预测位置；根据所述全局相机预测位置，进行全局优化的三维扫描建模；所述对上述视频流进行全局相机姿势优化，获取全局相机预测位置的步骤包括以下子步骤：(1)特征匹配搜索：通过SIFT建立逐对输入帧的特征匹配，被检测的SIFT特征点将与所有之前的帧进行匹配，并滤掉错误的匹配；(2)建立层次化的优化模型：将所述视频流分成包括连续帧的小块，在最底层的优化中，只优化小块内部的帧，而在上层的优化中，使用关键帧的对应点关联所有块，将块作为整体相互对齐；(3)姿势对齐与能量最小化：将矩阵参数化为一个六维向量，其中三个未知量来自于旋转，三个未知量来自于平移；对齐的能量由稀疏能量和稠密能量的线性组合得到，并且稠密能量的权重逐步增大，从而得到从粗糙到精细的全局优化。