[发明专利]基于特征线筛选的图像重建方法、装置、存储介质及处理器

说明书

本申请公开了一种基于特征线筛选的图像重建方法、装置、存储介质及处理器。该基于特征线筛选的图像重建方法包括：参数化表达已匹配的第一特征线组中的至少三条第一特征线；将参数化表达结果代入预设的三焦点张量模型以判断是否满足预设的轮廓线条件；如果满足，则将经过匹配的所述至少三条第一特征线筛选至目标匹配组中；基于所述目标匹配组执行三维重建图像的操作。本申请解决了由于误匹配的特征线无法被筛除造成的降低三维图像重建的准确率的技术问题。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种基于特征线筛选的图像重建方法、装置、存储介质及处理器。

背景技术

基于航拍图像的三维重建方法主要是基于特征点的Structure from Motion(运动恢复结构)方法发展出来的。该方法是一项利用相机照片恢复三维结构的三维重建技术。

通过输入一组拍摄固定景象的照片，该技术会识别出图像中存在的特征点，并对不同图像中的相同特征点进行匹配，计算出拍摄不同照片时相机分别所处的位置以及特征点的空间位置，最终生成一组反映景象空间结构的三维点云。

基于特征线的Structure from Motion方法从识别并恢复图像中特征线的空间结构入手，经过三维重建生成一组具有空间结构的三维线段。基于特征线的算法能够保留建筑物的直线轮廓，最终生成更为精确的三维模型，在重建建筑物领域有更好的应用前景。

但是，现有的基于特征线的Structure from Motion技术中特征线容易存在误匹配的情况，这些误匹配的特征线无法被筛除，必然造成降低三维重建图像的准确率。

针对相关技术中误匹配的特征线无法被筛除造成的降低三维图像重建的准确率的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种基于特征线筛选的图像重建方法、装置、存储介质及处理器，以解决误匹配的特征线无法被筛除造成的降低三维图像重建的准确率的问题。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种基于特征线筛选的图像重建方法。

根据本申请的基于特征线筛选的图像重建方法包括：S01、参数化表达已匹配的第一特征线组中的至少三条第一特征线；S02、将参数化表达结果代入预设的三焦点张量模型以判断是否满足预设的轮廓线条件；S03、如果满足，则将经过匹配的所述至少三条第一特征线筛选至目标匹配组中；S04、基于所述目标匹配组执行三维重建图像的操作。

进一步的，S01、参数化表达已匹配的第一特征线组中的第一特征线包括： S011、接收一组通过三张图像进行特征线匹配得到的第一特征线组；S012、在相应的图像坐标体系下，通过数学表达式分别表达所述第一特征线组中的三条第一特征线。

进一步的，三焦点张量模型的预设包括：S031、根据三张图像分别对应的相机位置计算得到三焦点张量模型。

进一步的，S04、基于所述目标匹配组执行三维重建图像的操作包括： S041、根据相机位置、相互匹配的特征点以及目标匹配组中的特征线，利用三角定位算法将匹配的特征点投射到三维空间，得到三维景物模型。

进一步的，S01、参数化表达已匹配的第一特征线组中的至少三条第一特征线之前还包括：S051、获取至少三张图像的轮廓线；S052、在所述轮廓线中确定一第一轮廓线，并从中选取一第一特征线；S053、根据离所述第一特征线最近的第一特征点在其余图像中搜索得到第二特征点；S054、将离所述第二特征点最近的第二特征线与所述第一特征线相匹配。

进一步的，S03、如果满足，则将经过匹配的所述至少三条第一特征线筛选至目标匹配组中之后还包括：S061、判断是否遍历所有已匹配的特征线组； S062、如果是，则执行步骤S04；S063、如果不是，则执行步骤S01至步骤S03。