一种环形扫描形貌三维重建方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术涉及三维重建技术领域，公开了一种环形扫描形貌三维重建方法、装置、系统以及计算机存储介质，其中方法包括以下步骤：S1、获取从当前高度上环绕待测物体的不同角度处采集的图像，得到一组全方位的图像组；S2、通过匹配当前图像组中相邻图像之间的相同特征点求取外参坐标，根据外参坐标对标定的外参模型进行更新；S3、利用当前外参模型对所述图像组进行点云拼接，得到点云数据组；S4、将当前高度的点云数据组与上一高度的点云数据组进行拼接；S5、判断待测物体是否扫描完成，如果是，则输出拼接完的点云数据得到三维模型，否则移动至下一高度进行图像采集，并重复步骤S1至S5。本发明专利技术对相机的外参进行校准，拼接误差低，建模精度高。

A method, device and system for 3D reconstruction of circular scanning topography

【技术实现步骤摘要】
一种环形扫描形貌三维重建方法、装置及系统
本专利技术涉及三维重建
，具体涉及一种环形扫描形貌三维重建方法、装置、系统以及计算机存储介质。
技术介绍
三维重建是指对某些三维物体或者三维的场景的一种恢复和重构，重建出来的模型，方便计算机表示和处理。与传统的建模方式以及使用三维扫描仪扫描物体得到立体模型的方法相比，基于图像三维重建的方法具有成本低廉、真实感强、自动化程度高的优点，因而具有广泛的应用前景。在三维重建时，环向扫描获取图像相较于轴向扫描获取图像，每帧图像的变化更为复杂，特征点匹配、目标物分割提取、图像拼接更为困难。通常为了缩短扫描时间、提升重建质量，360°全方位的环向扫描需要多相机同时采图，这就带来视差的问题，需要通过拼接算法解决图像视差问题。拼接算法基于相机的标定参数建立，由于相机在扫描采图时需要进行移动，因此相机的震动会导致实际外参与标定外参会产生误差，从而直接导致拼接误差。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述技术不足，提供一种环形扫描形貌三维重建方法、装置、系统以及计算机存储介质，解决现有技术中由于相机震动带来外参误差，导致出现拼接误差、重建精度低的技术问题。为达到上述技术目的，本专利技术的技术方案提供一种环形扫描形貌三维重建方法，包括以下步骤：S1、获取从当前高度上环绕待测物体的不同角度处采集的图像，得到一组全方位的图像组；S2、通过匹配当前图像组中相邻图像之间的相同特征点求取外参坐标，根据外参坐标对标定的外参模型进行更新；S3、利用当前外参模型对所述图像组进行点云拼接，得到点云数据组；S4、将当前高度的点云数据组与上一高度的点云数据组进行拼接；S5、判断待测物体是否扫描完成，如果是，则输出拼接完的点云数据得到三维模型，否则移动至下一高度进行图像采集，并转重复步骤S1至S5。本专利技术还提供一种环形扫描形貌三维重建装置，包括处理器以及存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现所述环形扫描形貌三维重建方法。本专利技术还提供一种环形扫描形貌三维重建系统，包括所述环形扫描形貌三维重建装置，还包括多个相机以及运动控制装置，所述运动控制装置包括丝杠、立柱、圆环、伺服电机以及运动控制卡；所述丝杠可转动的连接于所述立柱上，所述圆环通过连接件连接于所述丝杠上，多个所述相机在所述圆环上均匀布置，所述伺服电机与所述丝杠传动连接，所述伺服电机与所述运动控制卡电连接，各所述相机以及所述运动控制卡分别与所述环形扫描形貌三维重建装置电连接。与现有技术相比，本专利技术的有益效果包括：本专利技术通过匹配相邻相机采集的相邻图像之间的相同特征点，重新求取外参坐标，从而对外参模型进行更新，使得外参模型与相机当前的位姿相匹配，消除了相机的抖动对外参模型的影响，然后通过更新后的外参模型进行相邻图像的点云拼接，消除外参变化带来的拼接误差，提高重建精度。附图说明图1是本专利技术提供的环形扫描形貌三维重建方法一实施方式的流程图；图2是本专利技术提供的环形扫描形貌三维重建系统一实施方式的结构图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。实施例1如图1所示，本专利技术的实施例1提供了环形扫描形貌三维重建方法，以下简称本方法，包括以下步骤：S1、获取从当前高度上环绕待测物体的不同角度处采集的图像，得到一组全方位的图像组；S2、通过匹配当前图像组中相邻图像之间的相同特征点求取外参坐标，根据外参坐标对标定的外参模型进行更新；S3、利用当前外参模型对图像组进行点云拼接，得到点云数据组；S4、将当前高度的点云数据组与上一高度的点云数据组进行拼接；S5、判断待测物体是否扫描完成，如果是，则输出拼接完的点云数据得到三维模型，否则移动至下一高度进行图像采集，并重复步骤S1至S5。目前，被动式重建方法一般都是通过特征点配准实现的，本实施例在此基础之上，进一步采用并行全局优化方法。也就是说，先使用特征点来进行比较粗糙的配准，因为稀疏特征点本身就可以用来做回环检测和位姿优化。但是特征点匹配存在误差，因此直接通过特征点匹配进行点云拼接会出现一定误差，但是各相机之间的相对位置是不会变化的，因此首先通过匹配相邻相机采集的相邻图像之间的相同特征点，重新求取外参坐标，从而对外参模型进行更新，使得外参模型与相机当前的位姿相匹配，消除了相机的抖动对外参模型的影响，然后通过更新后的外参模型进行相邻图像的点云拼接，消除外参变化带来的拼接误差，提高重建精度。本专利技术通过更新相机的外参模型去优化局部误差，即根据外参模型获取相邻相机之间的相对位置关系，根据相对位置关系对配准结果进行调节优化，使得重建精度更高。优选的，图像为深度图像。本实施例基于待测物体的深度图像进行三维重建，深度图像包括RGB(Red、Green、Blue，红绿蓝)色彩信息和深度信息。采集完深度图像后，对RGB色彩信息和深度信息进行配对，得到一一对应的彩色图和深度图。因此，我们可以在同一个图像位置，读取到色彩信息和距离信息，计算像素的3D相机坐标，生成点云。因此本优选实施例建立的三维模型带有颜色和纹理信息，重建效果更精细，可用于人面部扫描、医美手术术前规划、医美预期效果展示等场景。优选的，获取从当前高度上环绕待测物体的不同角度处采集的图像，包括：控制各相机相互通信，使得各相机在同一时刻从不同角度处同步采集图像。为了保证在同一高度处不同角度处的图像保持同步采集，通过各相机之间的通信实现多相机同步协同处理。由于各相机通过相互通信实现同步采集，因此只需对其中一个相机的运动速率和采集频率进行计算，其他的均参照该相机执行，即可实现不同高度处的同步采集，因此通过通信实现同步采集可节约运算资源，增加可靠性。优选的，通过匹配当前图像组中相邻图像之间的相同特征点求取外参坐标，根据外参坐标对标定的外参模型进行更新，包括：评估上一高度处的图像组与当前图像组之间的相关度；判断相关度是否高于设定阈值，如果高于，则不进行外参模型的更新，如果不高于，则对外参模型进行更新。由于特征点的提取、相同特征点的匹配算法具备一定的复杂度，将会拖慢系统运行速度，因此本优选实施例首先评估外参模型的误差是否过大，在外参模型过大时才进行更新校准，否则直接进行拼接，以免频繁更新导致扫描重建速度过慢。具体的，外参模型的误差是通过上一高度处的图像组与当前图像组之间的相关度进行评估的。点云的变化与相机的位姿变化是相对应的，因此如果点云的变化度较大，说明相机发生了较大的位姿变化，需要进行外参更新校准，否则不需要。优选的，评估上一高度处的图像组与当前图像组之间的相关度，包括：根据上一高度处的图像组中点云坐标与当前图像组中点云坐标计算实际位移值，以实际位移值作为相关本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种环形扫描形貌三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、获取从当前高度上环绕待测物体的不同角度处采集的图像，得到一组全方位的图像组；/nS2、通过匹配当前图像组中相邻图像之间的相同特征点求取外参坐标，根据外参坐标对标定的外参模型进行更新；/nS3、利用当前外参模型对所述图像组进行点云拼接，得到点云数据组；/nS4、将当前高度的点云数据组与上一高度的点云数据组进行拼接；/nS5、判断待测物体是否扫描完成，如果是，则输出拼接完的点云数据得到三维模型，否则移动至下一高度进行图像采集，并重复步骤S1至S5。/n

【技术特征摘要】
1.一种环形扫描形貌三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取从当前高度上环绕待测物体的不同角度处采集的图像，得到一组全方位的图像组；
S2、通过匹配当前图像组中相邻图像之间的相同特征点求取外参坐标，根据外参坐标对标定的外参模型进行更新；
S3、利用当前外参模型对所述图像组进行点云拼接，得到点云数据组；
S4、将当前高度的点云数据组与上一高度的点云数据组进行拼接；
S5、判断待测物体是否扫描完成，如果是，则输出拼接完的点云数据得到三维模型，否则移动至下一高度进行图像采集，并重复步骤S1至S5。


2.根据权利要求1所述的环形扫描形貌三维重建方法，其特征在于，所述图像为深度图像，所述深度图像包括RGB色彩信息和深度信息。


3.根据权利要求1所述的环形扫描形貌三维重建方法，其特征在于，所述获取从当前高度上环绕待测物体的不同角度处采集的图像，包括：
控制各相机相互通信，使得各相机在同一时刻从不同角度处同步采集图像。


4.根据权利要求1所述的环形扫描形貌三维重建方法，其特征在于，所述通过匹配当前图像组中相邻图像之间的相同特征点求取外参坐标，根据外参坐标对标定的外参模型进行更新，包括：
评估上一高度处的图像组与当前图像组之间的相关度；
判断所述相关度是否高于设定阈值，如果高于，则不进行外参模型的更新，如果不高于，则对外参模型进行更新。


5.根据权利要求4所述的环形扫描形貌三维重建方法，其特征在于，所述评估上一高度处的图像组与当前图像组之间的相关度，包括：
根据上一高度处的图像组中点云坐标与当前图像组中点云坐标计算实际位移值，以所述实际位移值作为所述相关度。


6.根据权利要求1所述的环形扫描形貌三维重建方法，其特征在于，所述利用当前外参模型对所述图像组进行点云拼接，得到点云数据组，包括：

【专利技术属性】
技术研发人员：王国平，刘迎宾，郭彦彬，叶韶华，
申请(专利权)人：华中科技大学鄂州工业技术研究院，华中科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42