[发明专利]基于视觉SLAM的三维场景重建方法和装置

权利要求书

1.一种基于视觉SLAM的三维场景重建方法，包括如下步骤：

步骤S1：视觉信息获取：使得移动机器人在三维场景中自由移动以采集图像，并利用SLAM算法来估计所述移动机器人的位姿信息；

步骤S2：点云重建：利用SIFT算法提取采集到的图像中的特征点并进行匹配，并将匹配后的特征点和对应的所述移动机器人的位姿信息利用SFM算法进行稀疏点云重建，然后对重建的所述稀疏点云进行稠密点云重建；以及

步骤S3：表面重建：对重建的稠密点云进行表面重建，从而完成对所述三维场景的重建。

2.根据权利要求1所述的三维场景重建方法，在步骤S1中，利用机器人传感器Kinect相机来采集图像，采集的图像为彩色图像和深度图像。

3.根据权利要求1所述的三维场景重建方法，在步骤S1中，利用所述SLAM算法的后端非线性优化算法来估计所述移动机器人的位姿信息。

4.根据权利要求1所述的三维场景重建方法，在步骤S2中，利用所述SFM算法中的RANSAC算法进行稀疏点云重建，利用CMVS或PMVS算法进行稠密点云重建。

5.根据权利要求1所述的三维场景重建方法，在步骤S3中，利用泊松算法进行表面重建。

6.根据权利要求1所述的三维场景重建方法，在步骤S3中，对重建的稠密点云进行表面重建之前，先利用k-d树算法对重建的稠密点云进行双边滤波。

7.一种基于视觉SLAM的三维场景重建装置，包括如下模块：

视觉信息获取模块，包括采集模块和估计模块，其中所述采集模块采集移动机器人在三维场景中自由移动所拍摄的图像，所述估计模块利用SLAM算法来估计所述移动机器人的位姿信息；

点云重建模块，包括特征匹配模块、稀疏点云重建模块和稠密点云重建模块，其中所述特征匹配模块利用SIFT算法提取采集到的图像中的特征点并进行匹配，所述稀疏点云重建模块将匹配后的特征点和对应的移动机器人的位姿信息利用SFM算法进行稀疏点云重建，所述稠密点云重建模块对稀疏点云进行稠密点云重建；以及

表面重建模块，包括后重建模块，所述后重建模块对重建的所述稠密点云进行表面重建，从而完成对所述三维场景的重建。

8.根据权利要求7所述的三维场景重建装置，其中，所述采集模块包括机器人传感器Kinect相机模块，采集的图像为彩色图像和深度图像，所述估计模块利用所述SLAM算法的后端非线性优化算法来估计所述移动机器人的位姿信息。

9.根据权利要求7所述的三维场景重建装置，所述稀疏点云重建模块利用所述SFM算法中的RANSAC算法进行稀疏点云重建，所述稠密点云重建模块利用CMVS或PMVS算法进行稠密点云重建。

10.根据权利要求7所述的三维场景重建装置，所述后重建模块利用泊松算法进行表面重建，并且所述表面重建模块还包括滤波模块，所述滤波模块在对重建的稠密点云进行表面重建之前，先利用k-d树算法对重建的稠密点云进行双边滤波。