[发明专利]一种基于3D-DIC的物理表面数字化重建方法

说明书

本发明提供一种基于3D‑DIC的物理表面数字化重建方法，包括：采集一对不同视角的数字图像；通过蛛网式蒙特卡罗匹配算法，对所述数字图像进行同名点互匹配，采用DIC技术对完成匹配的同名点进行立体匹配，实现三维表面数字化重建。本发明在原有低成本硬件架构的条件下，通过提升3D‑DIC立体匹配的鲁棒性以及运算效率，实现3D‑DIC技术在三维数字化重建领域的应用。

技术领域

本发明涉及图像处理与数字化三维重建领域，具体地，涉及一种基于三维数字图像相关(three dimensional digital image correlation,3D-DIC)原理的物体三维表面数字化重建方法，可广泛应用于高精度工业构件三维表面重建等逆向工程领域。

背景技术

3D-DIC技术目前已经广泛用于各类结构形变测试领域，以土木工程为例，在进行钢结构屈曲试验时，可以通过3D-DIC技术精确测量得到钢构件表面的整体三维形变场信息，实现传统位移计、百分表所不具备的功能，同时节省大量人力和物力，加快实验进程。

目前主流的三维光学重建技术为结构光技术，结构光技术能够快速数字化重建当前物体静止状态下的三维表面，但是结构光技术无法建立物体形变前后的相关性。3D-DIC技术不仅能够重建物体表面，还能够精确关联物体形变前后状态，实现三维表面的重建及追踪。3D-DIC之所以能够测量得到物体表面的三维形变场数据，主要基于两种技术，一是立体匹配技术，二是DIC技术本体。其中，DIC技术本体保证了在时域内对物体表面同名点处纹理信息的稳定追踪，而立体匹配技术则可以将双目相机视图内的同名点进行精确匹配，从而确保了将DIC数据进行三维还原后的准确性。

3D-DIC虽然具备天然的三维形变场测量及追踪能力，但其运算效率远差于结构光技术，导致3D-DIC在三维数字化重建领域未得到充分发展。原因在于，在DIC技术得到充分发展的今天，尚未出现一种针对DIC算法的立体匹配技术，现有DIC算法仍采用2D-DIC整像素级匹配算法进行透视变换效应下的立体匹配，从而导致立体匹配阶段出现鲁棒性差、运算效率低等问题，阻碍了3D-DIC技术在三维数字化重建领域的应用。

发明内容

针对现有技术缺陷，本发明提出一种基于3D-DIC的物理表面数字化重建方法。

根据本发明的一个方面，提供一种基于3D-DIC的物理表面数字化重建方法，具体包括：

采集一对不同视角的数字图像；

通过蛛网式蒙特卡罗匹配算法，对所述数字图像进行同名点互匹配，采用DIC技术对完成匹配的同名点进行立体匹配，实现三维表面数字化重建。

优选地，所述通过蛛网式蒙特卡罗匹配算法，对数字图像进行同名点互匹配，采用DIC技术对完成匹配的同名点进行立体匹配，包括：

S101，基于双目相机采集的左、右视图，运用特征点匹配算法，匹配左、右视图各个特征点对，组成特征点对集合；

S102，在左视图中圈定目标区域(ROI)，在ROI内生成带有拓扑结构的目标点集；

S103，以ROI几何中心为原点，过原点建立两条正交直线形成十字架，两条正交直线截止于ROI边界处；

S104，十字形共有四个端点，搜索所述特征点对集合左视图中距离四个端点最近的四个特征点，在所述特征点对集合右视图中找出对应的四个特征点，形成四组特征点对；

S105，基于所述四组特征点对建立透视变换矩阵，运用透视变换矩阵将左视图目标点集内的目标点一一投影至右视图，完成同名点互匹配；并对每一对目标点做DIC运算，进行同名点立体匹配。

优选地，所述S101中，特征匹配算法采用SIFT算法进行左、右视图的整像素级特征点匹配，组成特征点对集合。