基于多目立体视觉的织物外观重建方法技术

本发明专利技术是一种基于织物图像特征的外观形态三维重建系统，涉及采集装置设计、系统初始化、多目图像匹配与重建等内容，实现多种类型的织物外观形态重建。具体地，对系统初始化，包括设备的架构、图像采集、相机组标定和图像校正工作；采用了基于尺度不变特征转换的特征点检测，实现原始“种子点”的获取；在图像匹配阶段，提出采用BF-NCC实现全局图像的匹配；根据匹配计算获得视差信息进行换算，获得织物的三维空间坐标信息，利用多组相邻匹配结果，进行漏缺点的填充，实现全视角无遗漏重建。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于多目立体视觉的织物外观重建方法，包括以下步骤：步骤1、在被测织物的上方安装相机组，相机组包括N个呈环状均匀分布的相机，N≥2，然后，采用标定技术对相机组进行标；步骤2、在被测织物表面设置编码点，同时，在编码点之间的区域内设置多个标记点，在被测织物旁设置标尺；步骤3、采用标定后的相机组对被测织物进行多角度图像拍摄，每相邻两幅拍摄得到的图像之间有重叠的编码区域，采用尺度不变特征转换特征点检测与匹配，获得每幅图像中的尺度不变特征转换特征点，即SIFT特征点，利用SIFT特征点领域像素的梯度方向分别为每个SIFT特征点指定方向参数；步骤4、利用SIFT特征点包含的位置、所处尺度及方向信息，为每个SIFT特征点确定一个SIFT特征区域，计算每个SIFT特征区域内梯度直方图，生成具有独特性的SIFT特征向量，该SIFT特征向量是其所对应的SIFT特征区域的图像信息的抽象；步骤5、对每相邻两幅图像中的SIFT特征点的相似性进行判断，得到匹配视差图，包括以下步骤：步骤5.1、取当前图像中的任意一个SIFT特征点xl，找出相邻的图像中与该SIFT特征点xl对应的SIFT特征向量的欧氏距离最近的前两个SIFT特征向量所对应的SIFT特征点xr1与SIFT特征点xr2，若最近的距离除以次近的距离小于事先设定的比例阈值，则将SIFT特征点xl与SIFT特征点xr1判定为一对匹配的特征点，进入步骤5.2，否则，重复步骤5.1；步骤5.2、计算得到当前SIFT特征点xl与SIFT特征点xr1的视差xl‑xr1及空间坐标Z值Z，式中，B为相机间光心距离，f为相机焦距；步骤5.3、返回步骤5.1，直至遍历完当前图像中的所有SIFT特征点，从而得到匹配视差图；步骤6、结合匹配视差图及相机组标定结果，生成三维空间坐标，根据该三维空间坐标将所有图像进行重新排序并进行归一化处理；分别计算各组相邻图像的匹配结果，确定多重匹配后的三维点坐标；根据各组三维点坐标得到各点在同一坐标系下的三维点坐标；集束调整该三维点坐标，得到整体优化的三维点坐标，进行漏缺点的填充，实现全视角无遗漏重建。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：丁雪梅，徐平华，吴雄英，
申请(专利权)人：东华大学，中华人民共和国上海出入境检验检疫局，
类型：发明
国别省市：上海;31