[发明专利]一种基于聚类分析和循环迭代的相机组网筛选方法

权利要求书

1.一种基于聚类分析和循环迭代的相机组网筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤a、总结归纳相机规划问题的影响因素，获取被测物的点云数据，确定相机的可见性约束条件；

步骤b、根据可见性约束条件，建立完整的数学模型，检验每个相机对获取点云中每个点的可见性；

步骤c、通过相机对点的可见性，对相机进行聚类分析；

步骤d、统计每个相机的覆盖率，删除覆盖率低的冗余相机；

步骤e、删除相机后，更新立体视觉测量网络，继续进行测试；

步骤f、重复步骤b，新的冗余相机被删除，直到没有冗余相机。

2.根据权利要求1所述一种基于聚类分析和循环迭代的相机组网筛选方法，其特征在于，所述步骤a具体为:点云使用From Structure-from-Motion（Visual SFM软件)技术生成，我们根据点云使用MeshLab软件生成三角平面区，并计算每个三角平面区域的法向量，利用法向量计算每个相机对于每个平面的可见性。

3.根据权利要求1所述一种基于聚类分析和循环迭代的相机组网筛选方法，其特征在于，所述步骤b具体为，可见性约束条件如下：

A.可见性约束：视觉传感器视点的一个方向向量与曲面相切于p点，若测量目标曲面p点处的法向量与视觉传感器视点的方向向量夹角等于90°，那么P点右边的部分是采集不到的；

在实际测量中，夹角略大于90°的区域点的成像质量也不是很好；

通过以上分析可知，可见性约束条件为:

式中，为测量目标表面的法向量;为视觉传感器视点的方向向量；

B.入射角约束：在实际的视觉测量过程中，为了减少二维成像后的像点误差值，不希望一些视点的位置与被测物体表面共面，为摄像机视点方向向量与目标点法向向量间可以接受的角度最大值，定义为入射角；

则入射角约束条件为：

C.视场约束：受到镜头焦距和CCD尺寸的限制，视觉传感器只能采集到一定角度内的图像，这一图像范围称为视场；

可见的视场区域通常可视为四棱锥形；

镜头中心沿z方向为视觉传感器的可视方向，沿y轴观察，锥形顶角便称为视场角，为确保目的采集区域落于可视区域之间，需满足的视场角约束条件为：

式中，为CCD光轴方向的单位向量;为视觉传感器视点的方向向量;为视场角。

4.根据权利要求1所述一种基于聚类分析和循环迭代的相机组网筛选方法，其特征在于，所述步骤c具体为：对相机进行聚类分析时，将点云中每个点划分为过覆盖点和合理覆盖点，合理覆盖点是只被三个相机拍摄的点，过覆盖点是被超过三个相机拍摄的点；参与拍摄合理覆盖点的相机为合理相机，参与拍摄过覆盖点的相机为冗余相机，合理相机的优先级大于冗余相机。

5.根据权利要求1所述一种基于聚类分析和循环迭代的相机组网筛选方法，其特征在于，所述步骤d具体为:根据相机的覆盖率，使用算法将相机升序排列，删除覆盖率低的冗余相机，更新相机组网。

6.根据权利要求1所述一种基于聚类分析和循环迭代的相机组网筛选方法，其特征在于，所述步骤f具体为:如果所有点均只被三个相机拍摄，停止更新相机网络。