基于多视角几何的三维重建方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本申请的实施例公开一种基于多视角几何的三维重建方法、装置、设备及介质，涉及飞机制造领域。该方法通过将不同传感器数据转换为五维函数，并利用像素偏移原理构建匹配代价体积，并提取特征，实现三维重建。其中，通过将图像阵列生成包括二维角度坐标、二维图像坐标和图像通道数的五维函数，可以规范不同传感器数据，进而该方法可以适用于不同的多视角传感器采集的数据来实现三维重建，提升方法的普适性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
基于多视角几何的三维重建方法、装置、设备及介质


[0001]本申请涉及飞机制造
，尤其涉及专利技术名称一种基于多视角几何的三维重建方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]随着智能传感技术、数字成像技术以及人工智能技术等的发展，三维重建技术也获得突飞猛进的进步，并不断应用消费市场、工业领域以及国防军工。对于非接触式的被动式三维测量方法，主要依赖环境光，对待测量物体进行多视角成像，并根据多视几何原理实现三维重建，具有结构简单、测量精度高以及测量效率高等特征。
[0003]相关技术中，实现基于多视角几何的三维重建的方法只是针对单一多视角传感器数据实现三维重建，无法针对不同的多视角传感器采集的数据实现三维重建，导致该方法适用局限性较大。

技术实现思路

[0004]本申请的主要目的在于提供一种基于多视角几何的三维重建方法、装置、设备及介质，旨在解决现有技术中针对不同的多视角传感器采集的数据实现三维重建，导致适用局限性较大的问题。
[0005]为实现上述目的，本申请提供一种基于多视角几何的三维重建方法，包括：
[0006]对多视角传感器针对目标对象在不同视点采集的目标数据进行图像解码，获得图像阵列；
[0007]根据所述图像阵列，生成五维函数；其中，所述五维函数包括二维角度坐标、二维图像坐标和图像通道数；
[0008]对所述五维函数进行像素偏移操作，获得匹配代价体积；
[0009]提取所述匹配代价体积的匹配代价特征；
[0010]基于所述匹配代价特征，完成所述目标对象的三维重建。
[0011]可选地，所述根据所述图像阵列，生成五维函数的步骤，包括：
[0012]对所述图像阵列进行极线矫正，获得矫正图像阵列；
[0013]根据所述矫正图像阵列，生成五维函数。
[0014]可选地，所述提取所述匹配代价体积的匹配代价特征的步骤，包括：
[0015]使用多层注意力机制提取所述匹配代价体积的跨尺度匹配特征。
[0016]可选地，所述使用多层注意力机制提取所述匹配代价体积的跨尺度匹配特征的步骤，包括：
[0017]运用通道注意力机制和空间注意力机制提取所述匹配代价体积的跨尺度匹配特征。
[0018]可选地，所述基于所述匹配代价特征，完成所述目标对象的三维重建的步骤，包括：
[0019]对多层注意力机制提取的匹配代价特征进行加权求和，以获得加权匹配代价特征；
[0020]基于所述加权匹配代价特征，完成所述目标对象的三维重建。
[0021]可选地，所述基于所述加权匹配代价特征，完成所述目标对象的三维重建的步骤，包括：
[0022]基于所述加权匹配代价特征，得到视差结果；
[0023]基于所述视差结果，完成所述目标对象的三维重建。
[0024]可选地，所述使用多层注意力机制提取所述匹配代价体积的匹配代价特征的步骤之前，还包括：
[0025]利用三维卷积操作提取所述匹配代价体积的匹配特征。
[0026]此外，为实现上述目的，本申请还提供一种基于多视角几何的三维重建装置，包括：
[0027]图像解码模块，用于对多视角传感器针对目标对象在不同视点采集的目标数据进行图像解码，获得图像阵列；
[0028]数据规范模块，用于根据所述图像阵列，生成五维函数；其中，所述五维函数包括二维角度坐标、二维图像坐标和图像通道数；
[0029]偏移操作模块，用于对所述五维函数进行像素偏移操作，获得匹配代价体积；
[0030]特征提取模块，用于提取所述匹配代价体积的匹配代价特征；
[0031]三维重建模块，用于基于所述匹配代价特征，完成所述目标对象的三维重建。
[0032]此外，为实现上述目的，本申请还提供一种计算机设备，该计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序，实现上述的方法。
[0033]此外，为实现上述目的，本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，处理器执行所述计算机程序，实现上述的方法。
[0034]本申请所能实现的有益效果。
[0035]本申请实施例提出的一种基于多视角几何的三维重建方法、装置、设备及介质，该方法包括：对多视角传感器针对目标对象在不同视点采集的目标数据进行图像解码，获得图像阵列；根据所述图像阵列，生成五维函数；其中，所述五维函数包括二维角度坐标、二维图像坐标和图像通道数；对所述五维函数进行像素偏移操作，获得匹配代价体积；提取所述匹配代价体积的匹配代价特征；基于所述匹配代价特征，完成所述目标对象的三维重建。也即，该方法通过将不同传感器数据转换为五维函数，并利用像素偏移原理构建匹配代价体积，并提取特征，实现三维重建。其中，通过将图像阵列生成包括二维角度坐标、二维图像坐标和图像通道数的五维函数，可以规范不同传感器数据，进而该方法可以适用于不同的多视角传感器采集的数据来实现三维重建，提升方法的普适性。
附图说明
[0036]图1为本申请实施例涉及的硬件运行环境的计算机设备结构示意图；
[0037]图2为本申请实施例的一种基于多视角几何的三维重建方法的流程示意图；
[0038]图3为本申请实施例的一种将目标数据解码为相机阵列图像的过程展示图；
Access Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(Non
‑
Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
[0048]本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对计算机设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
[0049]如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、存储器、网络通信模块、用户接口模块以及基于多视角几何的三维重建装置。
[0050]在图1所示的计算机设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本专利技术计算机设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在计算机设备中，所述计算机设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的基于多视角几何的三维重建装置，并执行本申请实施例提供的基于多视角几何的三维重建方法。
[0051]参照图2，基于前述实施例的硬件设备，本申请的实施例提供一种基于多视角几何的三维重建方法，该方法包括：
[0052]S20、对多视角传感器针对目标对象在不同视点采集的目标数据进行图像解码，获得图像阵列；
[0053]在具体实施过程中，多视角传感器是指多视角视觉传感器，多视角视觉传感器指的是同时采集物体不同角度的图像数据，多视角视觉传感器可以快速切换拍摄角度，并能够把不同角度的图像拼接在一起，最终生成一个立体图像。目标对象是指三维重建的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多视角几何的三维重建方法，其特征在于，包括：对多视角传感器针对目标对象在不同视点采集的目标数据进行图像解码，获得图像阵列；根据所述图像阵列，生成五维函数；其中，所述五维函数包括二维角度坐标、二维图像坐标和图像通道数；对所述五维函数进行像素偏移操作，获得匹配代价体积；提取所述匹配代价体积的匹配代价特征；基于所述匹配代价特征，完成所述目标对象的三维重建。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像阵列，生成五维函数的步骤，包括：对所述图像阵列进行极线矫正，获得矫正图像阵列；根据所述矫正图像阵列，生成五维函数。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述匹配代价体积的匹配代价特征的步骤，包括：使用多层注意力机制提取所述匹配代价体积的跨尺度匹配特征。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述使用多层注意力机制提取所述匹配代价体积的跨尺度匹配特征的步骤，包括：运用通道注意力机制和空间注意力机制提取所述匹配代价体积的跨尺度匹配特征。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述匹配代价特征，完成所述目标对象的三维重建的步骤，包括：对多层注意力机制提取的匹配代价特征进行加权求和，以获得加权匹配代价特征；基于所述加权匹配代价特征，完成所述目标对象的三维重建。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述加权...

【专利技术属性】
技术研发人员：李本军，朱绪胜，陈代鑫，
申请(专利权)人：成都飞机工业集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：