重复纹理过滤的方法、系统、电子装置和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种重复纹理过滤的方法、系统、电子装置和存储介质，其中，该方法包括：获取视频序列的图像匹配图，对匹配图进行FH校验，得到包含重复纹理的图像，并对该包含重复纹理的图像进行共视校验，其中，重复纹理包括连续重复纹理和单个平面纹理；接着，对经过共视校验后的重复纹理图像进行层次聚类和和凸多边形拟合，得到包含重复纹理特征的凸多边形种子图像；最后，对包含重复纹理特征的凸多边形种子图像进行深度递进传递，并将图像中落入凸多边形的特征匹配对进行过滤，得到过滤后的图像匹配图。通过本申请，过滤了重复纹理的误匹配图像，提高了建图的准确度。提高了建图的准确度。提高了建图的准确度。

【技术实现步骤摘要】
重复纹理过滤的方法、系统、电子装置和存储介质


[0001]本申请涉及三维重建
，特别是涉及重复纹理过滤的方法、系统、电子装置和存储介质。

技术介绍

[0002]SFM重建过程中，第一步是对每张图提取特征，第二步是对任意两张图做特征匹配以及两视图几何校验；做完这两步后，以图像为node，以图像之间的匹配关系为edge，组成的graph，即为“图像匹配图”。然而，在重建过程中会出现重复纹理特征匹配对，为了避免这种情况，需要对这类的误匹配图进行过滤和删除。
[0003]在相关技术中，在过滤误匹配上，一方面，主要采用了view graph(朝向图)，即将两张图像的之间的相对朝向作为无向edge，所有图像作为node，构建graph，最后，利用传递观测的不一致性，过滤错误匹配。如有图像匹配对：A
‑
B、B
‑
C和A
‑
C，假设A
‑
C是置信度最高的匹配对，通过A
‑
B
‑
C可以得到A
‑
C^，计算A
‑...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种重复纹理过滤的方法，其特征在于，所述方法包括：获取视频序列的图像匹配图，对所述匹配图进行FH校验，得到包含重复纹理的图像，并对所述包含重复纹理的图像进行共视校验，其中，所述重复纹理包括连续重复纹理和单个平面纹理；对经过共视校验后的重复纹理图像进行层次聚类和和凸多边形拟合，得到包含重复纹理特征的凸多边形种子图像；对所述包含重复纹理特征的凸多边形种子图像进行深度递进传递，并将所述图像中落入凸多边形的特征匹配对进行过滤，得到过滤后的图像匹配图。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取视频序列的图像匹配图，对所述匹配图进行FH校验包括：对视频序列中的图像进行匹配，得到不同类型的匹配对，并对所述不同类型的匹配对进行FH校验，其中，H校验是对一个平面内的两个图像的匹配关系进行校验，F校验是对三维中不在一个平面内的多个物体的匹配关系进行校验。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在对所述不同类型的匹配对进行FH校验之后，所述方法包括：当所述不同类型的匹配对均能通过所述H校验或均能通过所述F校验时，所述视频序列中的图像为不包含重复纹理的图像；当所述不同类型的匹配对中，能通过所述H校验的匹配对与能通过所述F校验的匹配对的数量一样时，不能确定所述视频序列中的图像是否包含重复纹理；当所述不同类型的匹配对中，能通过所述H校验的匹配对的数量大于能通过所述F校验的匹配对的数量，或者能通过所述H校验的匹配对的数量小于能通过所述F校验的匹配对的数量时，所述图像为包含重复纹理的图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述包含重复纹理的图像进行共视校验包括：构建所述包含重复纹理的图像的特征图，并保留特征点的共视个数大于等于第一预设值的图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对经过共视校验后的重复纹理图像进行层次聚类和和凸多边形拟合包括：对所述经过共视校验后的重复纹理图像中个数大于等于第二预设值的特征点进行层次聚类，得到特征点团簇；删除特征点个数小于第三预设值的特征点团簇，并对保留的特征点团簇...

【专利技术属性】
技术研发人员：王成，丛林，
申请(专利权)人：杭州易现先进科技有限公司，
类型：发明
国别省市：