[发明专利]三维全景模型构建方法、装置及可读存储介质

说明书

本发明实施例提出三维全景模型构建方法、装置及可读存储介质。方法包括：对每个拍摄点的点云数据和图像数据进行特征提取，得到该拍摄点的点云特征点及其对应的点云特征描述子，以及图像特征点及其对应的图像特征描述子；对于任一拍摄点A，根据该拍摄点的点云特征点及其对应的点云特征描述子，在其它拍摄点中寻找匹配拍摄点B，若找到，计算A的全局坐标转换矩阵；若未找到，根据该拍摄点A的图像特征点及其对应的图像特征描述子，在其它拍摄点中寻找匹配拍摄点B，若找到，计算A的全局坐标转换矩阵；当为所有拍摄点都寻找到匹配拍摄点时，根据所有拍摄点的全局坐标转换矩阵，进行三维全景模型构建。本发明提高了三维全景模型构建的准确性。

技术领域

本发明涉及三维全景技术领域，尤其涉及三维全景模型构建方法、装置及可读存储介质。

背景技术

三维全景是基于全景图像的真实场景虚拟现实技术。全景是把相机多角度拍摄的一组或多组照片拼接成一个全景图像。

在室内三维全景模型的数据采集阶段会使用专门的硬件设备，收集不同拍摄点的数据。在完成对数据收集以后，需要找出不同拍摄点的全局坐标，才能将这些拍摄点的数据配准融合成一个完整的三维全景模型。

目前一般使用ICP(Iterative Closest Points，迭代最近点)算法对不同拍摄点的三维点云数据信息进行点云配准，在进行配准前，对于每个拍摄点需要提供一个初始相对准确的点位初始位姿矩阵，位姿矩阵用于将每个拍摄点的相机坐标系转换到全局坐标系，初始位姿矩阵为人为设置的，效率较低，且出错概率较大，从而会造成三维全景模型初始拼接位置错误，且由于ICP算法强依赖初始位置，很可能导致该初始拼接错误不可被算法修复。

发明内容

本发明实施例提出三维全景模型构建方法、装置及可读存储介质，以提高三维全景模型构建的准确性。

本发明实施例的技术方案是这样实现的：

一种三维全景模型构建方法，该方法包括：

对于三维全景模型构建场景中的每个拍摄点，对该拍摄点的点云数据进行特征提取，得到该拍摄点的点云特征点及其对应的点云特征描述子；同时，对该拍摄点的全景图像进行特征提取，得到该拍摄点的图像特征点及其对应的图像特征描述子；

对于任一拍摄点A，根据该拍摄点的点云特征点及其对应的点云特征描述子，在其它拍摄点中寻找匹配拍摄点B，若寻找到，则根据A和B的匹配点云特征点对的三维相机坐标，计算A到B的相机旋转矩阵，并根据该相机旋转矩阵和设定的全局坐标系，计算A的全局坐标转换矩阵；若未寻找到，则根据该拍摄点A的图像特征点及其对应的图像特征描述子，在其它拍摄点中寻找匹配拍摄点B，若寻找到，则根据A和B的匹配图像特征点对的三维相机坐标，计算A到B的相机旋转矩阵，并根据该相机旋转矩阵和设定的全局坐标系，计算A的全局坐标转换矩阵；

当为所有拍摄点都寻找到匹配拍摄点，并计算得到所有拍摄点的全局坐标转换矩阵时，根据所有拍摄点的全局坐标转换矩阵，进行三维全景模型构建。

所述对于任一拍摄点，根据该拍摄点的点云特征点及其对应的点云特征描述子，在其它拍摄点中寻找匹配拍摄点B之前进一步包括：

建立未匹配拍摄点队列Q和已匹配拍摄点集合P，其中，未匹配拍摄点队列Q中初始包含了所有的拍摄点标识，已匹配拍摄点集合初始为空；

所述对于任一拍摄点，根据该拍摄点的点云特征点及其对应的点云特征描述子，在其它拍摄点中寻找匹配拍摄点B包括：

对于未匹配拍摄点队列Q中的第一个拍摄点q1，将该拍摄点q1从Q中取出直接放入已匹配拍摄点集合P中，且，将该拍摄点q1的相机坐标系设定为全局坐标系，记录该拍摄点q1的全局坐标转换矩阵为单位矩阵；