基于可变模板的RGB-D相机多视角匹配的数字图像计算方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于可变模板的RGB

【技术实现步骤摘要】
基于可变模板的RGB
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D相机多视角匹配的数字图像计算方法及系统


[0001]本专利技术属于多视角的三维成像及机器视觉的
，主要涉及了一种基于可变模板的RGB
‑
D相机多视角匹配的数字图像计算方法及系统。

技术介绍

[0002]随着3D打印和虚拟现实技术的普及，对于三维重建技术的需求也越来越大。由于使用3D建模软件进行手工建模的方法成本过高，人们将研究的重点放在相机多视角拍摄物体从而对物体进行三维重建上。基于RGB
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D相机的三维重建方法大致可以分为点云和图像的两类，尽管基于点云的三维重建算法目前也有一些比较好的效果，例如著名的ICP算法和基于此算法的改进，但是仍存在一些局限性，对于无序点云场景的处理能力较弱，往往都是需要一个接近真值的初始值，否则容易陷入局部最优解。而基于图像的三维重建算法依赖相邻图像的匹配效果。一般来说，多视角三维重建分以下几个步骤：1.相机获得多视角的图像序列，匹配图像序列中的特征点.2.计算图像间的变换关系，对图像序列的点云数据进行对齐。因此三维重建的质量对特征本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于可变模板的RGB
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D相机多视角匹配的数字图像计算方法，其特征在于，包括如下步骤:S1，数据采集：通过RGB
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D相机，对图像信息数据进行采集，所述图像信息数据包括颜色信息和深度数据，通过对相机标定或RGB
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D相机自带的深度相机内部参数和深度数据与彩色数据的对齐方法，将被测物点云的三维信息和颜色信息进行对齐；S2，点云数据预处理：对步骤S1获得的三维信息进行直通滤波，并使用随机抽样一致算法确定最优的地面云并去除；对处理后的点云进行聚类分析，利用密度算法保留密度相似的点云数据，获取待配准区域；S3，特征点匹配：追踪图像序列中相邻图像的特征点，通过特征点的位置计算出各视角下的点云坐标相对位姿变换关系；S4，可变模板的重新配准：根据步骤S3获得的点云坐标相对位姿变换关系的计算结果调整可变模板的尺度和方向；S5，计算大视角图像间的点云数据变换关系：根据步骤S4获得的可变模板对图片特征点进行配准，获得对应点坐标转换关系；S6，点云融合：在一组点云数据中对匹配得到的特征点计算位姿变换关系，作为迭代最近点算法的初始值进行迭代计算，完成点云融合，实现图像的三维重建。2.如权利要求1所述的基于可变模板的RGB
‑
D相机多视角匹配的数字图像计算方法，其特征在于：所述步骤S1中被测物的三维信息具体计算方法为：其中：d
i
表示目标点距相机平面的距离；c
x
,c
y
,f
x
,f
y
表示深度相机的内部参数；X
iw
,Y
iw
,Z
iw
分别表示目标点在世界坐标系下的位置；所述颜色信息通过RBG
‑
D相机内部的彩色数据流获得，具体获得方法为：Color＝(R,G,B)其中：R,G,B分别表示RGB
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D相机中对应的红色、绿色、蓝色通道值。3.如权利要求2所述的基于可变模板的RGB
‑
D相机多视角匹配的数字图像计算方法，其特征在于：所述步骤S2对三维信息进行直通滤波中，过滤超出设定范围的背景区域，具体为：其中，X
min
,X
max
,Y
min
,Y
max
,Z
min
,Z
max
分别表示在世界坐标系下的检测阈值；所述随机抽样一致算法中，在滤波后的点云中随机选取3个点，多次重复后，拟合出的平面中包含最多点数量的云为最优的地面云。4.如权利要求3所述的基于可变模板的RGB
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D相机多视角匹配的数字图像计算方法，其特征在于：所述步骤S3中，对图像序列进行相关性计算用于图像特征点的追踪，所述相关性...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋爱国，胡慧然，谢雨臻，魏林琥，李会军，朱利丰，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：