基于纹理模型与噪声点云清洗的小天体智能三维重建方法技术

本发明专利技术公开的基于纹理模型与噪声点云清洗的小天体智能三维重建方法，属于航空航天技术领域。本发明专利技术实现方法为：针对深空小天体三维形貌感知问题，选用具有良好深度估计与深度融合性能的MVSNet神经网络模型，以包含1张参考图像与N张源图像的非结构化图像为输入，以参考图像的深度图像为输出；利用自建小天体数据集训练MVSNet神经网络模型，学习输入二维光学图像与输出深度图像之间的复杂非线性关系，确定最优权重参数，预测还原深度并生成包含纹理的三维点云模型，基于深空背景特征清除噪声点云以优化点云模型，实现小天体高精度快速智能三维重建。本发明专利技术具有重建求解精度高、效率高、拓展能力强等优点，能够提高相对位姿估计、小天体引力场反演精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于纹理模型与噪声点云清洗的小天体智能三维重建方法，属于航空航天。

技术介绍

1、随着航天器技术的不断发展，深空探测任务已逐渐成为国际热点研究内容。对于小天体，期待深入了解其本质与形成演化机理，探索生命起源等科学问题并尝试开发利用空间资源，从而进行环绕、附着及采样等形式的探测，同时试验验证航天等领域的新型技术。小天体为非合作目标，具有与一般合作目标所不同的特点：1)不主动对外提供或传递自身信息；2)未安装任何可供合作测量的标识物；3)三维外形与惯量等先验物理参数所知甚少，甚至完全未知。面对复杂环境和动态目标，感知小天体三维形貌是保证相关任务顺利实施的前提，因此研究并发展小天体的高精度快速三维重建方法十分重要。

2、在已发展的关于空间目标基于序列图像的三维重建方法中，在先技术[1](参见：蓝朝桢,耿迅,徐青,等.基于序列影像的小天体三维形状重建方法研究[j].深空探测学报,2014,1(02):140-145.)提出基于序列影像的小天体三维形状重建方法，根据影像间的内在几何约束关系，在无精确位姿的条件下采用稀疏光束法平差方法求解本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于纹理模型与噪声点云清洗的小天体智能三维重建方法，其特征在于：包括如下步骤，

2.如权利要求1所述的基于纹理模型与噪声点云清洗的小天体智能三维重建方法，其特征在于：还包括步骤五，利用步骤二的自建小天体数据集、步骤三的MVSNet神经网络模型最优权重参数、步骤四的噪声点云清洗方法，实现高精度快速的智能小天体三维重建，将所述小天体智能三维重建模型用于相对位姿估计、小天体引力场反演，提高相对位姿估计、小天体引力场反演精度。

3.如权利要求1或2所述的基于纹理模型与噪声点云清洗的小天体智能三维重建方法，其特征在于：步骤一中，

4.如权利要求3所述的基于纹...

【技术特征摘要】

1.基于纹理模型与噪声点云清洗的小天体智能三维重建方法，其特征在于：包括如下步骤，

2.如权利要求1所述的基于纹理模型与噪声点云清洗的小天体智能三维重建方法，其特征在于：还包括步骤五，利用步骤二的自建小天体数据集、步骤三的mvsnet神经网络模型最优权重参数、步骤四的噪声点云清洗方法，实现高精度快速的智能小天体三维重建，将所述小天体智能三维重建模型用于相对位姿估计、小天体引力场反演，提高相对位姿估计、小天体引力场反演精度。

3.如权利要求1或2所述的基于纹理模型与噪声点云清洗的小天体智能三维重建方法，其特征在于：步骤一中，

4.如权利要求3所述的基于纹理模...

【专利技术属性】
技术研发人员：张哲，吴伟仁，郑祚修，乔栋，潘倩，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：