[发明专利]一种基于几何特征的视觉重建方法

说明书

本发明公开了一种基于几何特征的视觉重建方法，本发明在进行3D场景重建时并不针对每个像素进行重建，而是首先提取每个场景具有几何特征的物体(几何组块)，基于几何组块进行单张场景图片的3D场景重建，再使用几何组块的尺寸和像素信息等几何特征作为匹配特征进行多张场景图片之间的匹配，并最终完成3D场景重建。该方案仅利用了几何特征而非像素完成场景重建，极大地降低了计算和存储开销，并且可以达到很高的匹配精度和场景重建精度。

技术领域

本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种对目标场景进行几何特征提取和匹配的视觉重建技术。

背景技术

地图重建和定位一直是计算机视觉领域的重要技术之一，在近十年内得到了工业界和学术界的广泛关注。现有技术“Google Map Indoor,https://www.google.com/maps/about/partners/indoormaps”公开了一种Google Map Indoor(GMI)，其由Google公司推出的室内定位系统基于Wi-Fi信号进行三角定位，并没有获得广泛的使用。主要原因是Wi-Fi信号的定位精度并不理想无法达到商用级别，同时无法绘制视觉地图无法给用户提供一种容易理解的定位方式。为克服这些缺点，现有技术“S.Sen,J.Lee,K.Kim,andP.Congdon.Avoiding Multipath to Revive Inbuilding WiFi Localization.InProc.of the 11th ACM MobiSys,pages 249-262,2013”提出可以使用基于指纹的方法和AoA的测距方法来改进定位精度，使用现有技术中“R.Gao,M.Zhao,T.Ye,F.Ye,Y.Wang,K.Bian,T.Wang,and X.Li.Jigsaw:Indoor Floor Plan Reconstruction via MobileCrowdsensing.In Proc.of the 20th ACM MobiCom,pages 249-260,2014”的crowdsensing来绘制地图等等。但是这些方法的定位精度仍然在数米级，而且并不能解决地图和定位结果和用户视觉理解地图定位并不匹配的问题。另外现有技术“G.R.Grompone,J.Jakubowicz,J.M.Morel,et al.LSD:a fast line segment detector with a falsedetection control[J].IEEE transactions on pattern analysis and machineintelligence,32(4):722-732,2010”公开了一种LSD方法，具体公开了如何提取图片中的线段。在实际生活中，用户使用视觉来确定自己的位置，因此计算机视觉技术是一种更直观的地图重建和定位的方法，同时基于计算机视觉的地图重建和定位精度还可以提供更高的精度。但是计算机视觉的算法通常具有很高的复杂性，需要大量的计算资源和存储资源，难以在资源受限的手机上或可穿戴设备上运行。现在手机上的光学传感器越来越丰富，表现通常手机配备了多个摄像头，例如华为荣耀V8、LG Optimus 3D、LG V10、HTC EVO 3D、HTCOne(M8)等都配备了双后置摄像头。双(后置)摄像头给视觉重建、定位等提供了便利。但是传统的视觉重建定位方法通常是基于点的，即像素级别的计算，计算复杂消耗大量的计算和电池资源。

视觉重建的目标场景通常几何特征丰富的观察，如教室内的黑板、海报、窗户等都是规则的长方形。图1是办公楼走廊的一角，可以看出该场景中有丰富的几何形状。

发明内容

本发明针对上述问题的不足，提出一种基于几何特征的视觉重建方法，本方法仅利用了几何组块而非像素完成场景重建，极大地降低了计算和存储开销，并且可以达到很高的匹配精度乃至场景重建精度。

本发明为解决上述技术问题提出的技术方案是：

一种基于几何特征的视觉重建方法，包括以下步骤：

步骤1，采用双摄像头对目标场景进行连续图像采集。