一种基于空间目标图像的三维重建方法

技术特征：
1.一种基于空间目标图像的三维重建方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤1.将获取的空间目标的彩色图像进行中值滤波处理，达到去噪的效果；步骤2.对已做去噪处理的图像采用sift算法进行特征点提取，得到特征点后进行特征匹配；步骤3.将匹配后的图像进行匹配点数从大到小排序，最大匹配点数作为初始像对；步骤4.基于对极几何理论，对本质矩阵进行svd分解，得到旋转矩阵r和平移矩阵t；步骤5.对三维点云进行计算，然后对三维点进行优化，减小误差；步骤6.加入新图像，每次加入图像都进行优化，直到无图像可加，最后再进行全局优化；步骤7.将得到的稀疏点云用稠密重建算法，得到稠密点云，完成对图像中物体的三维重建。2.如权利要求1所述的基于空间目标图像的三维重建方法，其特征在于：所述步骤1对获取到的空间目标图像进行中值滤波，将图片分为r、g、b三通道分别进行中值滤波，然后合并r、g、b三通道，完成彩色图像去噪。3.如权利要求1所述的基于空间目标图像的三维重建方法，其特征在于：所述步骤2对已做去噪处理的图像进行特征点提取，采用sift算法，通过更改金字塔层数以及阈值，使其提取到更多的特征点，并用gpu进行加速，提高速度；根据得到的特征点，对相邻图像进行flann特征匹配，得到初步的匹配结果，并在之后使用ransac算法进行误匹配点的剔除，获得最终的匹配结果。4.如权利要求1所述的基于空间目标图像的三维重建方法，其特征在于：所述步骤5通过三角化进行三维点云的计算，利用求解的旋转矩阵r和平移矩阵t以及每一对匹配点的坐标，通过这些已知的信息还原匹配点在空间中的坐标，并采用ba算法对其进行优化，减少误差。5.如权利要求1所述的基于空间目标三维重建方法，其特征在于：所述步骤6加入剩余的图像进行迭代，每次加入图像都进行ba优化，直到无图像可加，最后再进行全局ba优化。

技术总结
本发明涉及一种基于空间目标图像的三维重建方法。本发明将获取的空间目标的彩色图像进行去噪处理，对已去噪的图像采用sift算法进行特征点提取，得到特征点后进行特征匹配；将匹配后的图像进行匹配点数从大到小排序，最大匹配点数作为初始像对；基于对极几何理论，对本质矩阵进行SVD分解；对三维点云进行计算，然后对三维点进行优化，减小误差；每次加入图像都进行优化，后进行全局优化；将得到的稀疏点云用稠密重建算法，得到稠密点云，完成对图像中物体的三维重建。本发明能够有效抑制彩色图像噪声，提高了三维重建的鲁棒性；采用sift算法，使得特征点提取越多越好，为后续的步骤打下基础，提高了三维重建后的完整度。提高了三维重建后的完整度。提高了三维重建后的完整度。


技术研发人员：朱光照 韦博
受保护的技术使用者：杭州电子科技大学
技术研发日：2022.03.29
技术公布日：2022/7/15