【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及三维重建，具体地说是基于结构化特征的弱纹理场景三维重建方法及系统。
技术介绍
1、三维重建技术基于计算机视觉和计算机图形学等交叉学科领域，旨在从二维图像中恢复出高精度、高保真的三维模型，在数字孪生、虚拟现实等方面具有广泛的应用前景。随着计算机硬件性能的不断提高和计算机视觉算法的不断进步，三维重建技术已经在许多领域得到广泛应用，如机器人导航、虚拟现实、文物保护、工业制造等。
2、在三维重建技术实际应用过程中经常会遇到一些纹理较弱的场景，例如室内的光滑墙面、大片的单色区域等。传统的三维重建方法在这样的场景下可能无法准确重建，导致重建结果的模糊或者缺失。因此，提高弱纹理场景下的三维重建效果在许多应用中具有重要的意义。弱纹理场景三维重建方法是基于对实际应用需求的追求和对传统方法的不足的认识，旨在提供更准确和完整的三维重建结果，以满足实际应用的需求。
3、如何提高三维重建的准确性和标准性，是需要解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术的技术任务是针对以上不...
【技术保护点】
1.一种基于结构化特征的弱纹理场景三维重建方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于结构化特征的弱纹理场景三维重建方法，其特征在于，执行相机和激光雷达的联合参数标定，包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于结构化特征的弱纹理场景三维重建方法，其特征在于，结构化图像特征包括点、线和面，通过匹配点特征、线特征和面特征来确定相机的位姿。
4.根据权利要求1所述的基于结构化特征的弱纹理场景三维重建方法，其特征在于，对点云数据进行预处理，包括对点云数据进行去噪、滤波和采样处理；
5.根据权利要求1所述的基于...
【技术特征摘要】
1.一种基于结构化特征的弱纹理场景三维重建方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于结构化特征的弱纹理场景三维重建方法，其特征在于，执行相机和激光雷达的联合参数标定，包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于结构化特征的弱纹理场景三维重建方法，其特征在于，结构化图像特征包括点、线和面，通过匹配点特征、线特征和面特征来确定相机的位姿。
4.根据权利要求1所述的基于结构化特征的弱纹理场景三维重建方法，其特征在于，对点云数据进行预处理，包括对点云数据进行去噪、滤波和采样处理；
5.根据权利要求1所述的基于结构化特征的弱纹理场景三维重建方法，其特征在于，基于相机的位姿以及激光雷达的位姿、结合相机外参，通过卡尔曼滤波器重新估计相机的位姿以及激光雷达的位姿。
6.一种基于结构化特征的弱纹理场景三维重建系统，其特征在于，用于通过如权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：张雲策，魏子重，郭运艳，李从健，
申请(专利权)人：山东浪潮科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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