[发明专利]一种基于点线特征快速融合的重建方法

权利要求书

1.一种基于点线特征快速融合的重建方法，包含以下步骤：

步骤1：视频预处理，对视频隔固定帧进行截取，将截取的图像进行保存，对保存的图像信息EXIF进行分析，提取图像长宽像素大小、相机型号和焦距信息，对图像像素大小进行判断，如果图像长和宽的乘积大于阈值，则对图像进行下采样，较少计算复杂度；

步骤2：点特征匹配，采用尺度不变特征变换SIFT检测图像点特征，对图像进行特征点的检测并生成特征描述子，对获得的128维特征描述子进行L1标准化，即对128维向量每一个值都除这些向量之和，然后对每一个向量都开平方根，经过实验，标准化后点特征能够提升匹配准确率；

步骤3：线特征由粗到细快速匹配，首先是线特征提取，对每张图像进行线段分割检测器特征的检测，将提取的特征生成二进制描述子；其次是线特征由粗到细匹配，对线段描述子进行暴力匹配、运动估计和汉明距离阈值判断；最后对线段特征长度进行筛选，比较线段匹配对的像素长度，删除不一致的线段匹配对；

首先是线特征提取，使用线段分割检测器特征LSD对每幅图像进行线段的检测，检测时分别计算两个尺度空间的值，以提升线特征尺度不变能力，对线特征按照响应值高低排序，提取保存线段特征第一个尺度空间的二进制描述子；

其次是线特征由粗到细匹配，首先进行暴力匹配，对第一幅图片的所有线段特征描述子检索第二幅图像描述符的汉明距离，最后返回距离最近的线段，所有距离最近的匹配对为线段特征匹配的初步结果；将所有线段的中点位置提取出来，将两幅图像的线段中点利用网格运动估计进行筛选，快速筛除不一致匹配对；其次，对二进制描述符匹配结果汉明距离进行判断，排除距离过大的匹配对，在实验中，根据经验值设置距离阈值为25；

步骤4：点线特征融合，将最终的线段特征匹配对转换为像素点，并与已经存在的点特征像素坐标位置进行分析，从线段像素点中删除与点特征位置重复的点，最终将线段特征的所有像素添加到点特征像素里；

步骤5：利用对极几何进行相机外姿和三维点云计算， 使用最终的图像特征匹配对，计算本质矩阵，求解相机外姿，三角化求解三维点云，并利用光束平差法优化结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于点线特征快速融合的重建方法，其特征在于，所述步骤4具体步骤如下：点线特征融合，将最终的线段特征匹配对转换为匹配像素点，即将每条线段转换为像素保存，并将线段每个像素点都与已经存在的点特征像素坐标系位置进行分析，即计算线段像素和点像素之间的曼哈顿距离，如果值为1，则认为线段特征中包含点特征，从线段像素点中删除该点，删除所有重复点后，将最终线段特征的所有像素添加到点特征像素里。