一种高保真的建模方法技术

本申请提供了一种高保真的建模方法，包括以下步骤：提供多个相机，用于采集多个图像；计算相机位姿和稀疏点云，且，提取多个图像中的特征点并进行匹配，根据相匹配的特征点估计本质矩阵；分解本质矩阵，用于得到RT矩阵，根据相机内参与RT矩阵计算图像所对应的投影矩阵；根据投影矩阵与相匹配的特征点重建三维点云；将三维点云对高斯点云进行初始化，用于确定高斯分布的参数；根据高斯分布的参数通过多元正态分布的随机数生成数据点，通过相机位姿与图像计算数据点在3D空间中的高斯函数值；对高斯函数值进行交错优化和密度控制以及渲染和比较，用于得到图像的3D模型。

【技术实现步骤摘要】

本申请属于建模的，尤其涉及一种高保真的建模方法。

技术介绍

1、在现有技术中，主流的对于建筑物的建模普遍采用类似contextcapture这样的建模软件生成mesh模型。

2、在上述的建模过程中，生成的mesh模型质量低，保真度较低，且在建模的过程较慢。

3、针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

4、应该注意，上面对技术背景的介绍只是为了方便对本专利技术的技术方案进行清楚、完整的说明，并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本专利技术的
技术介绍
部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。

技术实现思路

1、本申请目的在于提供一种高保真的建模方法，以解决以上的问题。

2、本申请提供的一种高保真的建模方法，包括以下步骤：

3、提供多个相机，用于采集多个图像；

4、计算相机位姿和稀疏点云，且，提取多个所述图像中的特征点，根据所述特征点估计本质矩阵；

5、分解所述本质矩阵，用于得到rt矩阵，根据相本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种高保真的建模方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的高保真的建模方法，其特征在于，所述相机设置在无人机上，用于采集图像。

3.根据权利要求1所述的高保真的建模方法，其特征在于，在“计算相机位姿和稀疏点云，且，提取所述图像中的特征点”的步骤中，采用Structure from Motion(SfM)算法进行计算与提取。

4.根据权利要求1所述的高保真的建模方法，其特征在于，对多个所述图像提取特征点，且，将多个所述图像的特征点进行匹配。

5.根据权利要求4所述的高保真的建模方法，其特征在于，在“估计本质矩阵”的步骤中，...

【技术特征摘要】

1.一种高保真的建模方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的高保真的建模方法，其特征在于，所述相机设置在无人机上，用于采集图像。

3.根据权利要求1所述的高保真的建模方法，其特征在于，在“计算相机位姿和稀疏点云，且，提取所述图像中的特征点”的步骤中，采用structure from motion(sfm)算法进行计算与提取。

4.根据权利要求1所述的高保真的建模方法，其特征在于，对多个所述图像提取特征点，且，将多个所述图像的特征点进行匹配。

5.根据权利要求4所述的高保真的建模方法，其特征在于，在“估计本质矩阵”的步骤中，基于多个所述图像相匹配的所述特征点，采用5点法或/和8点法估计本质矩阵。

6.根据权利要求1所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：田指南，
申请(专利权)人：苏州博特勒机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：